1 简介基于精确的铁路客运量预测对于国家和企业的规划管理非常重要,为提高预测的精度,提出粒子群算法(PSO)与长短时记忆神经网络相结合的预测模型(PSO-LSTM).LSTM与传统的全连接神经网络不同,其避免梯度消失,具有记忆过去信息的能力.由于LSTM的神经元数量,学习率和迭代次数难以确定,利用IPSO对这些参数进行优化.将相关性分析得到的铁路营业里程,国家铁路客车拥有量,国内生产总值和年末总人
转载
2023-07-24 18:46:21
172阅读
1、摘要本文主要讲解：PSO粒子群优化-BP神经网络-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size，目标为对数据进行分类模型 主要思路：PSO Parameters ：粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值 2.BP神经网络 Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、ba
转载
2023-10-30 22:52:14
23阅读
0、优化算法优化算法是一种根据概率按照固定步骤寻求问题的最优解的过程。常见的优化算法有最传统的梯度下降法(Gradient Descent)，在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性的遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO），收敛速度较快的牛顿法（Newton’s method）及其在牛顿法的基础上使用正定矩阵
转载
2024-02-19 10:53:12
34阅读
# Python粒子群优化BP算法
## 简介
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种启发式优化算法，模拟鸟群觅食行为，通过群体中成员之间的信息交流和学习，来搜索问题的最优解。BP神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）是一种具有反向传播学习算法的人工神经网络，常用于解决分类和回归问题。将这两种算法结合起来
原创
2023-09-07 13:56:04
88阅读
偶然看到自动驾驶的四项关键技术：环境感知，行为决策，路径规划和运动控制。然后看到用了粒子群优化算法。粒子群优化算法听了很多，但是没有真正研究过，今天稍微看了下，心得如下。【What】通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。鸟群觅食现象 粒子群优化算法鸟群 搜索空间的一组有效解觅食空间 问题的搜索空间飞行速度类比解的速度向量所在位置 解
转载
2023-12-18 20:00:34
60阅读
# 粒子群算法优化BP
## 整体流程
| 步骤 | 操作 |
| :--- | :--- |
| 1 | 初始化粒子的位置和速度 |
| 2 | 计算粒子的适应度值 |
| 3 | 更新全局最优位置和适应度值 |
| 4 | 更新粒子的速度和位置 |
| 5 | 重复步骤2-4，直到达到最大迭代次数或满足终止条件 |
## 详细步骤
### 1. 初始化粒子的位置和速度
```pytho
原创
2023-08-24 07:38:13
95阅读
机器学习是现阶段比较热门的一门学科，他在图像处理、数据拟合、人工智能方面有着很深的造诣。粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到
转载
2023-12-16 18:50:52
91阅读
短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据 , 随着电力系统的市场化 , 负荷预测的精度直接影响到电力系统运行的可靠性、经济性和供电质量。LSTM 为短期电力负荷预测提供了一个新的研究方向。本文将LSTM用于短期电力负荷预测 , 提出基于LSTM 的短期电力负荷预测模型 , 同时建立改进粒子群模型对 LSTM进行参数优化 , 并以浙
转载
2024-01-12 15:34:49
33阅读
1、摘要本文主要讲解：PSO粒子群优化-CNN-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size，目标为对沪深300价格进行预测 主要思路：PSO Parameters ：粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值CNN Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、batch_si
转载
2023-08-08 19:35:51
173阅读
粒子群优化算法1.1 粒子群优化算法简介粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。PSO模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。它是1995年由美国学者Eberhart和Kennedy提出的，现在已经广泛应用于各种工程领域的优化问题之中。1.1.1 思想来源从
转载
2023-08-21 22:46:22
126阅读
文章目录前言优化问题粒子群算法PSOpso的代码适应度函数GW函数GW函数运行主函数参考文献thinkings 前言1995年被提出，源于对鸟群扑食的行为研究。 许多问题最终被归结于优化问题。为了解决各种各样的优化问题，人们提出了许多优化算法，例如爬山法、遗传算法、神经网络算法等。优化问题1.寻找全局最优点。 2.要有较高的收敛速度。粒子群算法PSO在这里，每个优化问题的解都是搜寻空间中的一只鸟
转载
2023-12-12 16:12:48
94阅读
定义：粒子群中每个粒子的位置表示BP神经网络当前迭代中权值的集合，每个粒子的维数由网络中起连接作用的权值的数量和阈值个数决定，以给定训练样本集的神经网络输出误差作为神经网络训练问题的适应度函数，适应度值表示神经网络的误差，误差越小则表明粒子在搜索中具有更好的性能，粒子在权值空间内移动搜索使得网络输出层的误差最小，改变粒子的速度也就是更新网络权值，以减少均方误差。
转载
2023-06-02 13:42:46
210阅读
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟群体行为来解决优化问题。它最初由Kennedy和Eberhart于1995年提出，受到生物群体行为的启发，例如鸟群、鱼群等。粒子群优化算法通过模拟粒子的位置和速度来搜索最优解。在每一次迭代中，每个粒子都会根据自己当前的位置和速度，以及群体中最优解的位置，更新自己的速度和位置。这样，整个
转载
2023-09-21 07:27:03
127阅读
粒子群优化是以邻域原理（neighborhood principle）为基础进行操作的，该原理来源于社会网络结构研究中。驱动粒子群优化的特性是社会交互作用。群中的个体（粒子）相互学习，而且基于获得的知识移动到更相似于它们的、较好的邻近区域。邻域内的个体进行相互通信。群是由粒子的集合组成的，而每个粒子代表一个潜在的解答。粒子在超空间流动，每个粒子的位置按照其经验和邻近粒子的位置而发生变化。速度矢量推
转载
2023-09-25 02:12:59
79阅读
随机全局优化技术概念简明、实现方便、收敛速度快、设置参数少高效搜索算法应用与函数优化、神经网络训练、模糊系统控制等领域 模拟鸟群捕食的行为过程，鸟群会同步在某个时刻突然大量的聚集，或者突然改变飞行方向，或者突然散开，各自向不同的方向飞去，鸟群中个体之前努力保持最优距离的结果。核心思想：通过群体中个体之前的相互写作和信息共享来寻找
转载
2023-12-21 15:50:21
87阅读
大自然是我们的老师，生物的进化过程、群体智能活动为我们设计一个又一个优化算法提供了灵感的源泉。粒子群优化算法（PSO）就是仿生算法的一个著名代表。它是一种群体智能的随机搜索算法。 粒子群算法的两个重要公式分别是速度更新公式和位置更新公式。每个粒子在进化的过程中需要维护两个向量，一个是速度向
转载
2024-01-02 13:58:23
94阅读
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获
转载
2023-12-12 10:53:49
147阅读
# 粒子群优化 BP 神经网络实现流程
## 1. 简介
在开始介绍实现过程之前，我们先来了解一下粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）和 BP 神经网络。
- 粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等自然现象中的行为规律，寻找最优解。
- BP 神经网络是一种前向反馈的人工神经网络，通过训练过程来调整网络的权重和偏置，以实现输入输出
原创
2023-07-28 04:35:01
282阅读
百度定义粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS)。粒子群优化算
转载
2023-08-02 11:59:00
170阅读
文章目录1. 粒子群算法的概念2. 粒子群算法分析3. PSO算法的流程和伪代码4. PSO算法举例5. PSO算法的matlab实现 1. 粒子群算法的概念粒子群优化算法（PSO：Particle swarm optimization）是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享
转载
2023-11-19 07:25:47
178阅读
