基于粒子群算法改进三隐含层BP神经网络的回归预测，基于粒子群算法改进的多输入多输出BP神经网络回归分析

ops/2024/12/22 23:00:26/

摘要
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络的激活函数，
BP神经网络的传递函数
粒子群算法的原理及步骤
粒子群算法优化三隐含层BP神经网络回归分析，粒子群优化多输入多输出BP神经网络
matlab代码下载链接：粒子群算法优化三隐含层BP神经网络回归分析，粒子群优化多输入多输出BP神经网络（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89153053
效果图
结果分析
展望
参考

摘要

一般用启发式算法改进BP神经网络都是改成的三层BP神经网络，本用粒子群算法对五层BP神经网络进行改进，既对三隐含层BP神经网络进行改进，粒子群算法优化三隐含层BP神经网络回归分析，粒子群优化多输入多输出BP神经网络

BP神经网络的原理

BP神经网络的定义

人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。