遗传算法优化BP神经网络实现代码.doc

遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测.docx

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

遗传算法优化BP神经网络

遗传算法优化BP神经网络权值阈值.zip

本发明公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测方法，从风电功率预测系统的数据处理模块中获取预测参考数据；对参考数据建立BP神经网络的预测模型，并采用多种群编码对应BP神经网络的不同结构，每个种群分别对神经网络权值阈值编码，生成不同长度的个体，用遗传算法中选择、交叉、变异操作进化优化每个种群，最后判断收敛条件并选择最优个体；再对BP神经网络初始化，用学习率可变的动量BP算法进一步训练网络直至收敛，利用该网络对风电功率进行预测；最后，还反复利用预测值，在一轮预测中进行多次预测实现了跨时间间隔的多步预测。本发明预测精度提高，计算时间减少，稳定性增强。

随着经济的快速发展，众多企业步入科学化管理的时代.销售预测是企业经营活动中必不可少的一个环节，预测的准确性直接关系到销售经营的成败.因此提出基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型，通过该模型的预测，可以更可靠地预测企业在未来单位时间内的销售额.改良神经网络参考了同步时间序列的预测做出了自我校准，并利用遗传算法达到通过校准得到自我优化的目的，简化网络结构，提高预测的准确度.

遗传算法优化BP神经网络参数，附带数据data.mat，已调整好参数，对百量级测试集进行预测，errorsum基本在7以内

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基于遗传算法优化的BP神经网络是科研中的常用方法，通过遗传算法优化初始神经网络的权值阈值，使模型更快收敛，同时降低陷入局部最优的可能，本资源代码中，只需更改加载数据，拿来即用。