为了对煤炭企业物流成本进行有效的预测,首先分析了煤炭企业物流成本的影响因素,然后分别采用PSO-BP网络和BP网络对煤炭企业物流成本进行了预测,并对试验结果进行了对比分析,结果表明,PSO算法优化的BP神经网络,其收敛速度和预测精度都明显高于传统的BP网络。PSO-BP方法对煤炭企业物流成本的预测具有一定的参考价值和指导意义。
2024-01-10 01:21:46
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以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。
2024-01-08 19:32:30
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MATLAB优化与控制模型代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码.zip
2024-01-08 19:06:02
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莱维飞行改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测，LevySSA-BP回归预测，多变量输入单输出模型。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2024-01-05 09:10:10
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煤矿巷道支护的形式是多种多样的,而在对支护体系的相关参数进行设计时,必须充分考虑各方面的影响因素,如巷道围岩性质、支护形式、应力变化等,这些数据的分析和处理十分复杂,可以通过构建神经网络模型的方式来实现。结合某煤矿的实际情况,对基于MATLAB的BP神经网络模型在巷道支护参数设计中的应用进行了分析,希望能够为煤矿巷道支护体系的设计提供一些参考依据。
2023-12-01 18:45:02
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基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的时间序列预测，matlab代码。
模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2023-12-01 15:36:09
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首先成像区域中与雷达距离相同的点，它们到雷达的时延是相同的，减去回波信号起始点的时间后，它们的时延仍然相同。以蓝色为例，假设图中的红点是点目标所在的位置，红色曲线为点目标的距离徙动曲线，当雷达运动到蓝色位置时刚好扫到点目标。取当前方位向距离升采样后回波数据，由于成像区域中与雷达距离相同的点，它们到回波信号采样起始点的时延是相同的，因此它们在升采样数据上的移动距离也是相同的。实现代码：
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2023-11-25 13:19:19
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对于GC-LDPC码，目标解码方案是两阶段解码方案，即本地解码阶段和全局解码阶段。 对于这两个阶段，我们发现对数域信念传播（BP）算法的直接应用都会导致错误。 因此，我们提出了一种改进的对数域BP算法，并将其用于两阶段解码方案。 由于两相解码方案具有较大的增益损耗，因此我们提出一种改进的两相解码方案，以进一步加快收敛速度。 仿真结果表明，与两相解码器相比，改进的两相解码器具有约0.2 dB的增益。 此外，与整个解码器相比，它还可以将高SNR的复杂度降低33.4％。
2023-11-13 16:11:40
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