1.算法描述电力工业是当今世界各国经济的重要组成部分，随着世界经济的不断发展，电网的建设和中长期规划和经济发展之间的矛盾变得越来越突出，对电力系统的需求也变得越来越大。在实际的电网建设过程中，合理的中长期的电网规划对整个区域的经济发展起到至关重要的作用。而不合理的规划不仅会增加建设成本，而且会影响整个电网运行的稳定性和可靠性。 介绍了常见的优化算法，包括线性规划，粒子群优化算法以及遗传优化算法，并
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2023-11-29 13:21:11
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最近在忙着写论文，开题答辩也已经顺利的通过了，接下来我打算为读博做打算 –小记 最近在写一篇论文，其中我打算使用遗传算法加上神经网络来优化数据，但是我的数据有点少，于是我就上Mnist数据集上找了一个数据，其实也不是我找的，主要是我找了一个源码。然后我在他的程序上做了修改，这应该不算抄袭吧？ 罪过，罪过。 话不多说上程序 GA.pyfrom numpy import *
class GA:
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2024-01-15 22:04:49
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Matlab遗传算法神经网络泰坦尼克号介绍实验步骤流程图初始化参数初始化种群计算适应度函数选择交叉变异实验结果总代码 介绍数据处理见上篇博文，这里用遗传算法优化神经网络的参数，使其得到更好的训练效果。实验步骤流程图初始化参数%样本数据就是前面问题描述中列出的数据
[x,y]=date_inscet();
randIndex=randperm(size(x,1));%打乱顺序
x=x(randIn
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2023-09-27 09:58:23
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作者 | 李秋键 责编 | 寇雪芹引言随着人工智能和大数据的发展，大量实验和数据处理等流程对算法的要求也随之变得越来越高，故综合以及灵活运用不同的算法以实现更高效的算法将会是一个很重要的突破点。传统的优化算法一般都是基于梯度信息,但一般这种方法都是用在约束条件和目标函数可以求导的时候,而且容易陷入局部最优解的循环。但进化算法与之不同，其中最为典型的就是遗传算法，遗传进化算法模拟了自然选择
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2023-11-14 12:26:00
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误差反向传播(BP)神经网络根据反向传播的误差来调节连接权值和阈值，具有很强的非线性模拟能力第一层为输入层，节点数目M由输入向量维数确定；中间层为双隐含层，节点数可选，一般不同层有不同的节点数；最后一层为输出层，节点数目N由输出向量维数确定. 不同层的神经元由权值连接，每个神经元带有一个阈值θ.其中Im为输入层第m个神经元的输入值，θj为第一隐含层第j个神经元阈值，ωjm表示第一隐含层
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2023-08-25 16:41:36
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不同最小网络输入输出维度一致，这样可以首尾衔接。那么就定义一个二分类的最小卷积神经网络这个网络至少要三层才能满足和其他网络不同的情况下还能保持输入输出一致两层卷积一层全连接如下import torchfrom torch import nnclass ModifiedVGG16Model(torch.nn.Module): def __init__(self): ...
原创
2021-04-22 20:29:18
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1. 什么是GRUGRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，那么为什么我们要使用新人**GRU（2014年提出）而不是相对经受了更多考验的LS
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2023-09-03 14:05:52
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遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化的过程而形成的自适应全局优化搜索算法。它借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传和变异等作用机制，实现各个个体适应性的提高。遗传算法最早由美国的J. H. Holland教授提出，起源于20世纪60年代对自然和人工自适应系统的研究；70年代，K. A. De Jong基于遗传算法的思想，在计算机上进行了
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2023-10-17 14:14:19
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MATLAB神经网络入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：MATLAB神经网络43个案例分析 王小川、史峰、郁磊、李洋编著
4.1 案例背景\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]4.2 模型建立 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络，用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络，训练后的BP神经
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2023-05-26 23:05:36
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1 简介为了提高 BP 神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性, 提出了一种基于遗传算法优化 BP 神经网络的改进混沌时间序列预测方法. 利用遗传算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型以求得最优解, 并将该预测方法应用到几个典型混沌时间序列和实测短时交通流时间序列进行有效性验证. 仿真结果表明, 该方法对典型混沌时间序列和短时交通流具有较好的非线性拟合能力和更
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2023-07-24 17:49:49
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谁能告诉我在MATLAB中怎么用遗传算法优化BP神经网络，最好能有个学习视频了工具箱比较麻烦，最好还是编程实现。其实，BP神经网络调用也就一句话：net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')'tansig','purelin'},'traingdm'就是阈值函数，决定你的阈值。BP算法、BP神经网络、遗传算法、神经网络这
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2023-08-24 17:19:53
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neat-python是对遗传算法的拓展，结合了神经网络和遗传算法的模型，本文旨在使用不在讲解。本文利用neat计算x²来进行一个neat的初步使用，通过本文教程可以大致使用neat完成一些基础任务。安装neatpip install neat-python一、配置config文件neat利用config文件来进行参数配置，具体的配置文件模板可以在官方文档中找到：配置文件模板地址。1.1 模板[N
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2024-01-12 06:38:31
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查了网上一些论文和代码，自己写了两个版本的GA-BP优化代码（实际应该为EGA-BP），从简到繁，从易到难。该文章代码基于Python3 pytorch进行编写。版本说明：Part 1 为 利用 GA-BP 求神经网络最优的learning rate和隐藏层的神经元个数。Part 2 为利用 GA-BP 在神经网络训练中加入遗传变异等操作。Combined 即为结合 Part 1 and
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2023-08-17 23:26:34
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一、前言（代码获取：评论区或者私信获取） 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network，BPNN）都是常用的优化算法和模型，可以联合使用进行回归预测问题的优化。 在使用遗传算法优化BP神经网络的回归预测问题时，可以结合遗传算法优化算法的搜索能力和BP
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2023-09-25 19:03:58
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神经网络是用来处理 非线性关系的，输入和输出之间的关系可以确定（存在非线性关系），可以利用神经网络的自我学习（需要训练数据集 用明确的输入和输出），训练后权值确定，就可以测试新的输入了。 遗传算法是用来解决最值问题的，生物进化、优胜略汰。更灵活没有限制，唯一的难处就是 编码染色体 和评价函数的选择。 &n
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2023-08-07 11:27:05
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本人毕业设计是基于遗传算法优化的城市公交系统车站客流量预测在学习过程中不断积累经验并优化改进模型学习完后认为遗传神经网络预测模型可以在大多专业领域应用实现预测效果通俗地总结分享一下自己最满意的流程和方法供小白参考有误请指正和讨论（以下特征数据只是测试GABP算法的效果，结果是预测我国所有城市公交客流量总和而分析搜集的特征数据，非本人论文预测项目，若要预测某个数据，只要分析出影响该数据的特征并搜集其
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2023-10-30 23:06:32
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GA算法优化BP神经网络（matlab）这里我首先要介绍一下BP神经网络的一些特点，因为在以下的编程中，我将把这些特点运用在其中，防止大家不知道为什么这样做。1.bp神经网络的层数一般3层效果较好，即只包含输入层、一层的隐藏层、输出层。2.bp神经网络的隐藏层神经元个数一般为输入层神经元个数的2倍再加1，即hiddennum=inputnum*2+1。3.我们用的是遗传算法工具箱来解决的问题1.G
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2023-09-26 13:29:59
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最近在学遗传算法优化BP神经网络，从新浪博客，Matlab中文论坛以及《MATLAB 神经网络43个案例分析》里看了许多资料， 存在着缺少test函数，以及函数名调用错误等问题。自编了test函数，调整后，供大家参考，（在Matlab2016a亲测可行）。参考文献：《MATLAB神经网络的43个案例分析》 王小川，史峰，郁磊等，北京航空航天大学出版社。flyingnosky的sina博客
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2023-08-23 20:20:29
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遗传算法为什么可以优化bp神经网络？神经网络和遗传算法有什么关系遗传算法优化bp神经网络，训练好后，做预测会更加准确？求大神告知！c语言实现*/遗传算法改进BP神经网络原理和算法实现怎么弄遗传算法有相当大的引用。遗传算法在游戏中应用的现状在遗传编码时,一般将瓦片的坐标作为基因进行实数编码,染色体的第一个基因为起点坐标,最后一个基因为终点坐标,中间的基因为路径经过的每一个瓦片的坐标。在生成染色体时,
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2023-09-24 19:29:23
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本人理解： 神经网络是用来处理 非线性关系的，输入和输出之间的关系可以确定（存在非线性关系），可以利用神经网络的自我学习（需要训练数据集 用明确的输入和输出），训练后权值确定，就可以测试新的输入了。 遗传算法是用来解决最值问题的，生物进化、优胜略汰。更灵活没有限制，唯
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2023-08-23 10:40:24
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