目次
BP ニューラル ネットワークの原理BP
ニューラル ネットワークの定義
BP ニューラル ネットワークの基本構造
BP ニューラル ネットワークの活性化関数
、
BP ニューラル ネットワークの伝達関数
粒子群アルゴリズムの原理と手順
粒子群に基づく BP の改善と最適化アルゴリズム 風力発電用ニューラル ネットワークの
Matlab コード
ダウンロード リンク: https://download.csdn.net/download/abc991835105/87738383
効果図
結果分析
見通し
参照
まとめ
通常、ヒューリスティック アルゴリズムは BP ニューラル ネットワークを 3 層の BP ニューラル ネットワークに改良するために使用されますが、この記事では、粒子群アルゴリズムを使用して BP ニューラル ネットワークを改良し、次のような PSO-BP ニューラル ネットワーク モデルを構築します。 8 つの入力と 1 つの出力 風力発電の正確な予測
BPニューラルネットワークの原理
BP ニューラル ネットワークの定義
人工ニューラル ネットワークは、入力と出力のマッピング関係の数式を事前に決定する必要はなく、独自のトレーニングを通じて一定のルールを学習するだけで、入力値が与えられたときに期待される出力値に最も近い結果が得られます。インテリジェントな情報処理システムとして、その機能を実現するための人工ニューラル ネットワークのコアはアルゴリズムです。BP ニューラル ネットワークは、誤差逆伝播 (誤差逆伝播と呼ばれる) によってトレーニングされた多層フィードフォワード ネットワークです. そのアルゴリズムは BP アルゴリズムと呼ばれます. その基本的な考え方は勾配降下法です. 実際の出力値の平均二乗誤差と期待される出力値は最小です。
BPニューラルネットワークの基本構造
基本的な BP アルゴリズムには、信号の順方向伝搬と誤差逆方向伝搬の 2 つのプロセスが含まれます。つまり、エラー出力の計算は入力から出力の方向に実行され、重みとしきい値の調整は出力から入力の方向に実行されます。順伝播中、入力信号は隠れ層を介して出力ノードに作用し、非線形変換の後、出力信号が生成されます。