基于GA遗传算法的PID控制器参数优化matlab建模与仿真
1.程序功能描述基于GA遗传算法的PID控制器参数优化,对比GA优化前后的PID控制器的控制曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示本程序和本人之前写的《基于GA遗传优化的PID控制器最优控制参数整定matlab仿真_ga-pid-CSDN博客》 区别是:之前的控制对象采用的是差分方程实现的,GA部分采用的是通用GA工具箱函数 这里这个控制对象采用的是通...
基于GA遗传算法的WSN网络节点覆盖优化matlab仿真
1.程序功能描述 通过遗传优化算法,优化WSN无线传感器网络中的各个节点的坐标位置以及数量,使得整个网络系统已最少数量的节点达到最大的网络覆盖率。仿真最后输出覆盖率收敛曲线,节点数量收敛曲线,GA优化前后的覆盖率变化情况。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 ```while gen < MAXGEN; gen Pe0 = 0.999; ...
Python实现GA(遗传算法)对SVM分类模型参数的优化
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档),如需数据+代码+文档可以直接到文章最后获取。 ...
【MATLAB】GA遗传算法优化的VMD信号分解算法
1 基本定义遗传算法(GA)是一种智能优化算法,可以用于优化变分模态分解(VMD)的参数。VMD是一种有效的信号分解方法,可以将信号分解成一系列具有不同频率和振幅的模态分量。在VMD中,存在一些参数需要根据具体问题进行选择。选择合适的参数组合是利用VMD算法进行信号分解的关键。利用遗传算法求解优化问题时,主要需要经过6个步骤:编码、初始群体生成、适应度值评价检测、选择、交叉、变异,使得种群进化为....
GA-KELM分类预测 | Matlab遗传算法优化核极限学习机分类预测
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
GA-LSTM回归预测 | Matlab遗传算法优化长短时记忆网络回归预测
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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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分类预测 | MATLAB实现GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入分类预测 @TOC 效果一览 基本介绍 MATLAB实现GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入分类预测GA-BiLSTM遗传算法优化双向长短期记忆网络的数据多输入多输入分类预测(Matlab完整程序和数据)多特征输入的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就...
回归预测 | MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测;程序包含:单隐含层BP神经网络、双层隐含层IBP神经网络、遗传算法优化IBP神经网络、改进遗传-粒子群算法优化IBP神经网络,结果显示改进的遗传-粒子群算法优化结果更佳。....
基于遗传算法GA算法优化BP神经网络(Python代码实现)
1 概述 BP-GA算法的设计︰基于遗传算法的BP神经网络算法(以下简称BP-GA)就是在BP神经网络的学习过程中,将权重和阀值描述为染色体,并选取适宜的适应函数,然后进行GA迭代,直到某种意义上的收敛.与普通BP学习算法相比,算法 BP一GA的优势在于可以处理一些传统方法不能处理的例子,例如不可导的特性函数(传递函数)或者没有梯度信息存在的节点.该算法涉及到两个关键问....
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