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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡預測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內容介紹

隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)成為了一種非常強大的工具，被廣泛應用于各種數(shù)據(jù)預測和分類問題中。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡是最為常見和基礎的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一。然而，由于其訓練過程中存在的局部最優(yōu)解問題，BP神經(jīng)網(wǎng)絡在實際應用中的表現(xiàn)并不總是最優(yōu)。因此，如何對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化，提高其預測精度，一直是研究者們關注的問題。

近年來，差分進化算法作為一種優(yōu)化算法，被廣泛應用于神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化中。其基本思想是通過不斷的交叉和變異操作，尋找到最優(yōu)解。本文將介紹如何使用差分進化算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡，實現(xiàn)數(shù)據(jù)預測。

首先，我們需要了解BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理。BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種前向反饋的神經(jīng)網(wǎng)絡，其主要由輸入層、隱藏層和輸出層組成。其中，輸入層接收外部輸入信號，隱藏層用于處理輸入信號，輸出層輸出預測結果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程主要包括前向傳播和反向傳播兩個過程。在前向傳播過程中，輸入信號經(jīng)過各層神經(jīng)元的加權和激活函數(shù)處理后，傳遞到輸出層。在反向傳播過程中，根據(jù)預測結果與實際結果之間的誤差，利用梯度下降算法來更新網(wǎng)絡的權重和偏置，從而不斷優(yōu)化預測模型。

然而，BP神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練過程中容易陷入局部最優(yōu)解，導致預測精度下降。因此，我們可以使用差分進化算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡。差分進化算法的基本流程如下：

1. 初始化種群：隨機生成一定數(shù)量的初始解。

2. 選擇操作：根據(jù)適應度函數(shù)，選擇出一部分優(yōu)秀的個體。

3. 變異操作：對選出的個體進行變異操作，生成新的解。

4. 交叉操作：將新的解與原有的解進行交叉操作，生成新的種群。

5. 更新種群：根據(jù)適應度函數(shù)，選擇出新的優(yōu)秀個體，更新種群。

6. 終止條件：達到預定的迭代次數(shù)或者滿足特定的停止條件時，終止算法。

通過差分進化算法，我們可以不斷尋找到最優(yōu)解，從而優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測精度。具體來說，我們可以將差分進化算法應用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權重和偏置的優(yōu)化中。具體步驟如下：

1. 初始化種群：隨機生成一定數(shù)量的初始解，即權重和偏置。

2. 選擇操作：根據(jù)適應度函數(shù)，選擇出一部分優(yōu)秀的個體。

3. 變異操作：對選出的個體進行變異操作，生成新的解，即新的權重和偏置。

4. 交叉操作：將新的解與原有的解進行交叉操作，生成新的種群。

5. 更新種群：根據(jù)適應度函數(shù)，選擇出新的優(yōu)秀個體，更新種群。

6. 終止條件：達到預定的迭代次數(shù)或者滿足特定的停止條件時，終止算法。

通過以上步驟，我們可以不斷優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權重和偏置，從而提高其預測精度。實際應用中，我們可以通過交叉驗證等方法來評估優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測精度。

總之，差分進化算法是一種有效的優(yōu)化算法，可以用于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測精度。在實際應用中，我們可以根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)集，選擇合適的參數(shù)和適應度函數(shù)，不斷優(yōu)化預測模型，提高預測精度。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運行結果

?? 參考文獻

[1]盧順,李英順.基于差分進化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的鎳鎘電池壽命預測[J].廣西工學院學報, 2020, 031(002):93-98.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產(chǎn)調度、經(jīng)濟調度、裝配線調度、充電優(yōu)化、車間調度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合