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PSO优化BP神经网络

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  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: Matlab matlab 神经网络 bp pso 优化

资 源 简 介

应用背景遗传算法优化BP神经网络,训练时间好长啊。主要是在使用SIM函数检验遗传算法适应度值时,执行时间很长。迭代次数如果为10的话,运行一次程序可能要3~5分钟。这太久了,有哪位也搞过这个?是不是也要花这么久的时间? 这这里编写了一个简单的PSO优化BP神往网络的程序(见附件),只运行了两代,都要一小会。如果代数多,时间就要很久了关键技术 神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在理论上,BP神经网络可以逼近任意连续的非线性关系,但是,由于BP神经网络的误差代价函数是全体连接权值的一个复杂函数,因此,优化权值过程中必然会存在两个问题:(1)寻优的参数过多,造成收敛速度慢;(2)误差代价复杂函数可能存在的多个极值点,可能会造成寻优过程陷入局部极值。针对这些问题,文章采用改进PSO算法来优化BP神经网络权值,通过Hermit逼近试验,对BP算法和改进PSO优化BP神经网络权值算法进行了对比,结果表明,改进PSO优化BP神经网络权值具有更好的收敛性和更快的速度;

文 件 列 表

091601
compute_fit.m
main.m
pso.m
psobp.m
update_par.m
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