基于粒子群算法的发电机组经济出力分配附matlab代码.zip

基于粒子群算法优化RBF神经网络的异型连续箱梁桥损伤识别方法，谭国金，刘寒冰，针对异型连续箱梁桥的特点，提出了一种适用于该类桥梁结构的损伤识别方法。以位移振型比值和应变模态相对变化量来构造损伤指标，

主要为大家详细介绍了C++实现神经BP神经网络，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

资源代码实现了bp全连接神经网络代码 不使用pytorch，tensorflow等神经网络学习框架 一、功能实现： 1.实现自动求导功能 2.实现adam学习率优化器代码，可以提升学习率，加快收敛 3.numpy实现矩阵运算 4.实现softmax交叉熵损失函数 5.实现递归运算每一层神经网络 6.实现训练过程中损失函数loss下降显示，使用matplot实现 二、作用： 1.方便刚入门的小伙伴入门学习神经网络，了解神经网络工作的几大部分 前向计算，激活函数，损失函数，求导 2.复现论文的adam优化器实现，实现一阶矩估计，二阶矩估计 三、能学到什么： 1.adam优化器实际代码实现 2.求导过程计算 3.matplot显示图表 4.numpy矩阵运算实现 5.递归实现层集计算 四、阅读须知： 1.参考本代码之前需要先了解bp神经网络的构成 2.此资源未使用框架，求导也是代码实现，主要是公式求导，后期会推出计算图求导的版本 3.不包含cnn卷积神经网络，不适用于特征提取，后续可能会增加cnn模块 4.本资源目前只实现relu激活函数，需要验证sigmod等激活函数可以自行添加

1.程序说明: 这是一个完整的粒子群算法的MATLAB实现的代码, 待优化的目标函数为 min⁡ y=∑(xi-0.5)^2 粒子维数=10, 可以根据你的需要修改目标函数和各种算法参数 2.程序结果: 最优目标值 Vb_my = 3.56664309847387e-05 最优粒子 pbest_my = 1 至 6 列 0.499506940798657 0.50104765060025 0.500194615895899 0.499164428682584 0.497732394863659 0.496168951163397 7 至 10 列 0.500116035556065 0.50090429777352 0.498503424967773 0.496728949209852 >> 3.作者介绍: 某大厂资深算法工程师, 从事Matlab、Python算法仿真工作15年

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。

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

粒子群优化极限学习机的参数。最佳粒子位置即为最优输入权值和隐层阈值。自己跑过的，放数据匹配一下就可以用

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。

Matlab混合粒子群算法求解TSP问题matlab代码实例（带注释）