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  1. PSO优化BP神经网络

  2. 粒子群PSO优化BP神经网络的MATLAB完全实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-07-13
    • 文件大小：48128
    • 提供者：myday365

  1. pso优化bp神经网络代码

  2. 在matlab程序中，可以实现粒子群算法优化bp神经网络的算法，可用不同数据

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-14
    • 文件大小：6144
    • 提供者：gistar1

  1. pso优化bp神经网络加入惯性权值递减并做非线性辨识

  2. pso优化bp神经网络加入惯性权值递减并做非线性辨识111

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2018-04-19
    • 文件大小：41984
    • 提供者：qq_36639838

  1. pso优化BP神经网络

  2. 主要是粒子群算法优化BP神经网络算法，注释写得很清楚，希望对你们有帮助

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_41196004

  1. Matlabpso优化bp神经网络的程序-pso优化bp神经网络的程序.rar

  2. Matlabpso优化bp神经网络的程序-pso优化bp神经网络的程序.rar pso优化bp神经网络的程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-12
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_39840588

  1. 基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法

  2. 提出了一种基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法。针对传统的基于测距模型的定位算法易受煤矿井下环境干扰、测距误差大的问题,选择指纹匹配定位模型。针对煤矿井下环境强时变性,易增大实时采集的指纹信息与离线阶段建立的静态指纹数据库信息的匹配误差问题,将信标节点作为参考点的校准节点,以更好地反映参考点随环境变化的情况,避免增加额外的校准节点;在不增加硬件成本的同时,通过动态补偿法实时修正目标节点指纹数据,解决了指纹匹配定位模型自适应差的问题。匹配定位阶段采用PSO优化BP神经网络权值,以加速B

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：275456
    • 提供者：weixin_38679839

  1. 基于SAPSO-BP神经网络的井下自适应定位算法

  2. 针对基于传统BP神经网络的井下定位算法存在收敛速度慢、易形成局部极值、在煤矿井下强时变性电磁环境中定位误差大等问题，提出了一种基于模拟退火思想的粒子群优化算法加BP神经网络（SAPSO-BP）的井下自适应定位算法。采用SAPSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，以加快训练收敛速度，使之到达全局最优；通过安装在井下巷道中的无线校准器采集目标点接收信号强度指示（RSSI）值，采用自适应动态校准方法对RSSI值进行实时校准，以减小强时变性电磁环境对定位精度的影响；最后利用SAPSO-BP神经网络估

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：800768
    • 提供者：weixin_38595356

  1. PSO优化BP神经网络模型.zip

  2. 利用粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型进行优化，可以对数据进行仿真训练，可以对变形监测以及其他领域的数据进行预测，实验结果表明粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型比BP神经网络模型有着更好的预测精度以及在预测时间上也大大加快，代码是基于matlab语言自己写的。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_40988861

  1. 基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究

  2. 基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究，高峰，冯民权，为快速准确预测河流水质，本文结合汾河实际监测数据，使用粒子群算法优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测研究。通过灰色关联度�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-31
    • 文件大小：209920
    • 提供者：weixin_38724919

  1. 各种优化BP神经网络算法

  2. 鱼群算法，PSO优化的BP神经网络，模拟退火法，以及遗传算法优化的bp神经网络，蚁群算法优化的BP神经网络等等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-02-20
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：liuyi20132322

  1. PSO-BP神经网络在露天矿卡车油耗预测中的应用

  2. 针对露天矿燃油消耗问题,利用粒子群优化算法对BP网络的权值和偏置进行优化,建立了基于粒子群优化BP神经网络的露天矿卡车油耗量预测网络模型.该方法使用由PSO优化的BP模型来拟合影响露天矿卡车油耗众多因素与油耗值之间的复杂关系.仿真结果表明:模型具有预测精度高、稳定性好等特点,适用于露天矿卡车油耗的预测,在露天矿燃油消耗预测中具一定的实用价值.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-05
    • 文件大小：692224
    • 提供者：weixin_38744902

  1. 自适应粒子群算法和混沌理论的BP神经网络在水质评价中的应用

  2. 为克服传统水质评价方法的不足，提出了一种结合粒子群优化（PSO），混沌理论，自适应策略和反向传播人工神经网络（BP ANN）进行评价的模型。中国渭河的水质 提出了一种具有自适应惯性权重和通过logistic函数调整混沌学习因子的改进PSO算法，并将其用于优化BP神经网络的网络参数。 平均绝对偏差（AAD），预测均方根误差（RMSEP）和平方相关系数的值分别为0.0061、0.0163和0.9903。 与BP ANN，PSO BP ANN等其他方法相比，该模型显示了最优的预测性能，具有较高的精度和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38714509

  1. 粒子群算法优化BP神经网络的变载荷自平衡控制系统

  2. 为解决常规PID控制难以在具有时变负载的自平衡系统中实时、精确调节负载的变化,在BP神经网络基础上,利用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,将神经网络的收敛速度进一步提高,并将算法应用到二轮平衡车控制系统中,对二轮平衡车进行动力学建模,介绍系统的结构、原理与实验方法,搭建二轮平衡车实验平台进行了施加突变负载情况下的试验验证。利用二轮平衡车实验平台车身上的姿态传感器得到车体倾斜输出角度,对比施加突变负载前后以及神经网络优化前后的车体倾斜输出角度变化。结果表明:粒子群算法(PSO)优化BP神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-31
    • 文件大小：326656
    • 提供者：weixin_38597990

  1. 基于PSO优化BP神经网络的变压器故障诊断

  2. 为克服BP神经网络算法在故障诊断应用中的缺点,提出了粒子群优化BP神经网络的方法,并在此基础上优化BP神经网络的结构来提高准确率。最后,通过对变压器故障诊断在Matlab中的仿真结果,验证了此方法有较高的准确率和较快的收敛速度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：796672
    • 提供者：weixin_38551205

  1. 粒子群算法优化BP神经网络权值的程序

  2. 用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值的MATLAB程序,内附有详细的注释，大家可是下载学习一下。 用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值的MATLAB程序,内附有详细的注释，大家可是下载学习一下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-10
    • 文件大小：4096
    • 提供者：lemonzx2008

  1. PSO优化BP神经网络齿轮箱故障诊断

  2. 针对目前齿轮箱系统在利用神经网络故障诊断时存在正确识别率低和依靠经验选择参数的问题，提出了基于粒子群优化BP网络的齿轮箱故障诊断方法。简要介绍利用齿轮振动原理提取特征参数建立故障模型，该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出，详细分析了通过BP神经网络、概率神经网络和粒子群优化BP神经网络实现齿轮箱故障诊断。仿真结果表明，BP神经网络对齿轮箱故障诊断收敛速度慢，故障识别率为82%；概率神经网络的模型故障诊断识别率依据经验选取spread值决定，故障识别率最大为98%；粒子群优化后的BP神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：483328
    • 提供者：weixin_38691482

  1. 基于PSO-BP神经网络的混凝土抗压强度预测

  2. 为了有效提高混凝土抗压强度的预测精准度，利用粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值，建立了混凝土抗压强多因子PSO-BP预测模型。模型以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数为输入参数，混凝土抗压强度值作为输出参数，不仅可以克服BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的缺陷，而且模型的学习能力、泛化能力和预测精度都有了很大的提高。以UCI数据库中的Concrete Compressive Strength数据集为例进行仿真测试，结果表明：PSO-BP模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：556032
    • 提供者：weixin_38686153

  1. 粒子群算法优化BP神经网络权值的程序

  2. 用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值的MATLAB程序,内附有详细的注释，大家可是下载学习一下。 用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值的MATLAB程序,内附有详细的注释，大家可是下载学习一下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-29
    • 文件大小：4096
    • 提供者：lostingstar

  1. 基于粒子群遗传算法的BP神经网络摄像机标定

  2. ：摄像机标定是从二维图像提取三维空间信息的关键步骤，标定的精度直接关系到三维重构结果的逼.真程度。为了有效解决传统摄像机标定算法中的多参数、计算费时费力等问题，提高摄像机标定的精度和速.度，将粒子群遗传算法（particle swarm optimization genetic algorithm，PSO-GA）应用于摄像机标定中。对参.数进行粒子群算法优化后，再使用遗传算法中的选择、交叉和变异等操作进行参数优化，以实现粒子群算法与.遗传算法的融合。结合后的算法全局搜索能力较强，收敛速度更快，优

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38629920

  1. 基于PSO-BP神经网络的PID控制器参数优化方法

  2. 针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图，并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：722944
    • 提供者：weixin_38570296
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