分类预测 | MATLAB实现GAPSO-BP遗传算法组合粒子群算法优化BP神经网络多输入分类预测

news/2024/11/8 0:45:06/

分类预测 | MATLAB实现GAPSO-BP遗传算法组合粒子群算法优化BP神经网络多输入分类预测

目录

    • 分类预测 | MATLAB实现GAPSO-BP遗传算法组合粒子群算法优化BP神经网络多输入分类预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基本介绍

1.分类预测 | MATLAB实现GAPSO-BP遗传算法组合粒子群算法优化BP神经网络多输入分类预测,运行环境Matlab2018b及以上;
2.可视化展示分类准确率,可在下载区获取数据和程序内容。
3.输入15个特征,输出4类标签。

模型描述

遗传算法在解决复杂的全局优化问题时表现较为优秀,但处理局部搜索问题则不如粒子群算法。而粒子群算法则更适用于高维度、多极值、连续问题的优化。因此,结合这两种算法可以互补优势,提高优化性能。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式1:同等价值程序兑换;
  • 完整程序和数据获取方式2:私信博主回复 GAPSO-BP遗传算法组合粒子群算法优化BP神经网络多输入分类预测获取。
%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%%  个体极值和群体极值
[fitnesszbest, bestindex] = min(fitness);
zbest = pop(bestindex, :);     % 全局最佳
gbest = pop;                   % 个体最佳
fitnessgbest = fitness;        % 个体最佳适应度值
BestFit = fitnesszbest;        % 全局最佳适应度值%%  迭代寻优
for i = 1 : maxgenfor j = 1 : sizepop% 速度更新V(j, :) = V(j, :) + c1 * rand * (gbest(j, :) - pop(j, :)) + c2 * rand * (zbest - pop(j, :));V(j, (V(j, :) > Vmax)) = Vmax;V(j, (V(j, :) < Vmin)) = Vmin;% 种群更新pop(j, :) = pop(j, :) + 0.2 * V(j, :);pop(j, (pop(j, :) > popmax)) = popmax;pop(j, (pop(j, :) < popmin)) = popmin;% 自适应变异pos = unidrnd(numsum);if rand > 0.95pop(j, pos) = rands(1, 1);end% 适应度值fitness(j) = fun(pop(j, :), hiddennum, net, p_train, t_train);endfor j = 1 : sizepop% 个体最优更新if fitness(j) < fitnessgbest(j)gbest(j, :) = pop(j, :);fitnessgbest(j) = fitness(j);end% 群体最优更新 if fitness(j) < fitnesszbestzbest = pop(j, :);fitnesszbest = fitness(j);endendBestFit = [BestFit, fitnesszbest];    
end
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130462492

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129679476?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129659229?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129653829?spm=1001.2014.3001.5501


http://www.ppmy.cn/news/1031569.html

相关文章

(二分查找) 11. 旋转数组的最小数字 ——【Leetcode每日一题】

❓剑指 Offer 11. 旋转数组的最小数字 难度&#xff1a;简单 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾&#xff0c;我们称之为数组的旋转。 给你一个可能存在 重复 元素值的数组 numbers &#xff0c;它原来是一个升序排列的数组&#xff0c;并按上述情形进行了一次旋转…

修改el-tooltip组件的背景色

修改el-tooltip组件的背景色 // 提示气泡的背景色 .el-tooltip__popper{background-color: pink !important; } .popper__arrow {border-top-color: pink !important; } .popper__arrow:after {border-top-color: pink !important; }

提升车间生产效率,这些做法很关键!

生产效率是制造生产企业的重要属性&#xff0c;对于影响生产效率的问题点&#xff0c;应当引起重视并规避&#xff0c;积极协调资源去改善&#xff0c;让企业能够有序、有章地运行。 一、影响生产效率的因素 1、产品加工工艺变更频繁 产品的加工工艺标准应在一段时间内不变…

JavaEE初阶:多线程 - 编程

1.认识线程 我们在之前认识了什么是多进程&#xff0c;今天我们来了解线程。 一个线程就是一个 "执行流". 每个线程之间都可以按照顺讯执行自己的代码. 多个线程之间 "同时" 执行 着多份代码. 引入进程这个概念&#xff0c;主要是为了解决并发编程这样的…

会员中心功能实现(小兔鲜儿)【Vue3】

会员中心 整体功能梳理和路由配置 整体功能梳理 个人中心 - 个人信息和猜你喜欢数据渲染我的订单 - 各种状态下的订单列表展示 路由配置(包括三级路由配置) 准备路由模版 <script setup> </script><template><div class"container">…

使用 Python 在 NLP 中进行文本预处理

一、说明 自然语言处理 &#xff08;NLP&#xff09; 是人工智能 &#xff08;AI&#xff09; 和计算语言学的一个子领域&#xff0c;专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。它涉及计算机和自然语言之间的交互&#xff0c;允许机器以对人类有意义和有用的方式处理、分析…

“解引用“空指针一定会导致段错误吗?

可能有些朋友看见这个标题第一反应是嵌入式的某些内存中,0地址也是可以被正常访问的,所以对0地址的解引用不会发生错误,但我要说的情况不是这个,而是指一个真正的空指针,不仅是c/c中的0,(void*)0,NULL,还有nullptr,一个真正的空指针. 在c语言中,想获得某结构体的成员变量相对偏…

定长内存池设计ConcurrentMemoryPool

原理 还回来的内存用链表串联起来&#xff0c;称为自由链表 内存块自身进行链接&#xff0c;前四个字节存下一个的地址 结构 template<class T> class ObjectPool { public:T* New(){} private:char* _memory nullptr; //方便切割void* _freeList nullptr; };第一步…