基于遗传算法改进BP神经网络的承载力预测,基于ga-bp的破坏模式预测

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目录

BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络的激活函数,
BP神经网络的传递函数
遗传算法原理
遗传算法主要参数
遗传算法流程图
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数据
matlab编程实现
效果图
结果分析
展望

摘要

遗传算法,BP神经网络,回归分析,自遗传算法,基于遗传算法改进BP神经网络的承载力预测,基于ga-bp的破坏模式预测

BP神经网络的原理

BP神经网络的定义

人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程,仅通过自身的训练,学习某种规则,在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统,人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP算法,它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小,BP神经网络是一种成熟的神经网络,拥有大量的训练传递函数。

BP神经网络的基本结构

基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行,而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时,输入信号通文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-786413.html

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