【预测模型】基于差分进化算法优化BP神经网络实现数据预测matlab源码.zip

Matlab有关利用遗传算法优化bp神经网络得源程序-abbr_c703e479d91dd8bf7da9f2c2c7f98d20.rar 有关利用遗传算法优化bp神经网络得源程序中得有关初始化函数编写

为了更为有效地识别语音信号中的情感类型，提出一种改进遗传算法优化 BP 神经网络的识别算法 ( IAGA-BP) 。该算法一方面改进了自适应遗传算法中的选择算子，另一方面更改了自适应遗传算法中的交叉和 变异概率公式。通过对自适应遗传算法的改进，提升了遗传算法的寻优性能，并以此对 BP 神经网络初始的权阈 值进行优化。实验结果表明，在与 BP、 GA-BP 和 AGA-BP 网络的比较中， IAGA-BP 网络能够有效提高语音情感 识别率，并加快了网路收敛速度

从网上下载的遗传算法优化bp网络代码使用不是很方便： 1）直接运行没有仿真结果，必须在命令窗口仿真才能得到结果； 2）使用者必须修改里面的隐层及输出层节点数，而隐层节点数有三个文件必须修改。 3）必须主程序里面修改训练样本 4）没有进行仿真的反归一化参数。 所以修改后是：训练样本与测试样本放在一个矩阵中进行归一化，根据使用者需求，修改主函数部带星号标示的行即可[只需修改一处（一般情况下即可满足要求）]，运行主函数： [tsp net]=GABPNET(XX,YY,YJ,SCC) %XX输入的训练样本与测试样本 %YY训练样本输出值 %YJ隐层节点数 %SCC输出层节点数 %tsp训练样本及测试样本输出值，列对应列 %net训练好的神经网络

针对目前齿轮箱系统在利用神经网络故障诊断时存在正确识别率低和依靠经验选择参数的问题，提出了基于粒子群优化BP网络的齿轮箱故障诊断方法。简要介绍利用齿轮振动原理提取特征参数建立故障模型，该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出，详细分析了通过BP神经网络、概率神经网络和粒子群优化BP神经网络实现齿轮箱故障诊断。仿真结果表明，BP神经网络对齿轮箱故障诊断收敛速度慢，故障识别率为82%；概率神经网络的模型故障诊断识别率依据经验选取spread值决定，故障识别率最大为98%；粒子群优化后的BP神经网络故障诊断分类识别率为100%且自适应能力强。

完整代码，可直接运行

【预测模型-BP预测】基于麻雀算法SSA优化BP神经网络实现风电功率预测matlab源码.pdf

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

【预测模型】基于狼群算法优化BP神经网络实现预测matlab源码.zip

用遗传算法优化bp神经网络，Matlab代码版本，内含4个m程序