GA-BP回归预测 | Matlab 遗传算法优化算法优化BP神经网络回归预测
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m基于GA遗传优化BP神经网络的传感器故障诊断matlab仿真
1.算法描述 遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样，一代一代地进化，最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上，它就是问题的最优解。 ...
m基于GA遗传优化的BP神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法描述 将遗传算法（GA）与BP神经网络相结合，使用GA优化BP神经网络的主要参数。然后将影响输出响应值的多个特征因素作为GA-BP神经网络模型的输入神经元, 输出响应值作为输出神经元进行预测测试。BP神经网络的网络层包括输入层，隐含层和输出层三个网络层次，其基本结构如下图所示： 基于三层网络结构的BP神经网络具有较为广泛的应用场合和训练效果。 在BP神经网络中，隐含层数量对神经...
MAT之GA：GA优化BP神经网络的初始权值、阈值，从而增强BP神经网络的鲁棒性
输出结果实现代码global p global t global R global S1 global S2 global S S1 = 10;p = [0.01 0.01 0.00 0.90 0.05 0.00; 0.00 0.00 0.00 0.40 0.50 0.00....
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