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网站多语言切换,企业关键词大全,网站 攻击,网站的设计与维护摘要#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。⛳️座右铭行百里者半于九十。⛳️赠与读者‍做科研涉及到一个深在的思想系统需要科研者逻辑缜密踏实认真但是不能只是努力很多时候借力比努力更重要然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学什么是电的时候不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母哲学就是追究终极问题寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路它不足为你揭示全部问题的答案但若能让人胸中升起一朵朵疑云也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。或许雨过云收神驰的天地更清朗.......1 概述基于爱情进化算法LEA优化BP神经网络的研究是一个跨学科的尝试它结合了进化算法和神经网络两个领域的优势。以下是对这一研究方向的详细探讨一、引言BPBack Propagation神经网络是一种多层前馈神经网络它通过反向传播算法来优化网络中的权重和阈值从而实现对输入数据的非线性映射。然而BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解且对初始权重的选择较为敏感。为了克服这些问题研究者们开始探索使用进化算法来优化BP神经网络的结构和参数。爱情进化算法LEA是一种受刺激-价值-角色理论启发的进化算法它通过模拟爱情关系中的刺激、价值评估和角色扮演等阶段来寻找最优解。LEA的引入为BP神经网络的优化提供了一种新的思路。二、LEA优化BP神经网络的基本原理1. LEA算法概述LEA算法将个人特征抽象为变量将一个人的所有特征作为一个候选解以幸福程度或目标函数值作为优化目标。算法包括刺激、价值和作用三个阶段通过随机策略和特征更新来寻找最优解。2. 优化BP神经网络的结构和参数结构优化利用LEA算法的全局搜索能力可以探索不同的网络结构如隐层数、每层神经元数等以找到既能满足学习能力又能保持较好泛化能力的网络结构。参数优化在确定了网络结构后LEA算法可以进一步优化网络的权重和阈值。通过模拟爱情关系中的刺激和价值评估阶段LEA可以不断调整网络参数使网络的输出更接近目标值。三、具体实现步骤初始化随机生成一定数量的BP神经网络候选解即不同的网络结构和参数组合。刺激阶段计算每个候选解在训练集上的表现如误差率并引入接受度来衡量候选解的优劣。接受度高的候选解更有可能进入下一阶段。价值阶段在价值阶段进一步评估候选解在测试集上的表现。同时根据LEA算法的特点对候选解进行特征更新即调整网络结构和参数。迭代优化重复上述步骤直到满足停止条件如达到最大迭代次数、误差率不再显著降低等。选择最优解从所有候选解中选择表现最好的一个作为最终优化结果。四、优势与挑战优势全局搜索能力LEA算法具有全局搜索能力能够探索更多的解空间从而有可能找到比传统方法更优的BP神经网络结构和参数。鲁棒性通过模拟爱情关系中的复杂过程LEA算法对初始条件的依赖性较低使得优化结果更加稳定可靠。挑战计算复杂度LEA算法的计算复杂度较高特别是在处理大规模数据集和复杂网络结构时可能需要较长的计算时间。参数设置LEA算法中的参数如种群大小、迭代次数、接受率等需要仔细设置以确保算法的有效性和效率。五、结论与展望基于爱情进化算法优化BP神经网络的研究为神经网络的优化提供了一种新的思路和方法。虽然目前这一领域的研究还处于起步阶段但随着算法的不断完善和应用场景的不断拓展相信未来会有更多的研究成果涌现出来。同时也需要关注算法的计算效率和实际应用效果等方面的挑战以推动这一研究方向的进一步发展。2 运行结果包括以下几种优化算法部分代码%% 调用算法disp(正在优化请等待……)H1 cell2mat(str(number));eval([[fMin , bestX, Convergence_curve ] ,H1,(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);])%% 绘制进化曲线figureplot(Convergence_curve,k-,linewidth,2)xlabel(进化代数)ylabel(均方误差)legend(最佳适应度)title(进化曲线)setdemorandstream(temp);%此行代码用于生成随机数种子确保结果可以复现[~,optimize_test_simu]fitness(bestX,inputnum,hiddennum_best,outputnum,net,inputn,outputn,inputn_test,outputps,output_test);%% 比较算法预测值str{真实值,标准BP,优化后BP};figure(Units, pixels, ...Position, [300 300 860 370]);plot(output_test,-,Color,[0 1 0])hold onplot(test_simu0,-.,Color,[1 1 0])hold onplot(optimize_test_simu,-,Color,[0 0 1])legend(str)set (gca,FontSize,12,LineWidth,1.2)box offlegend Box off%% 比较算法误差test_y output_test;Test_all [];y_test_predict test_simu0;[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]calc_error(y_test_predict,test_y);Test_all[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];y_test_predict optimize_test_simu;[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]calc_error(y_test_predict,test_y);Test_all[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];str{真实值,标准BP,优化后BP};str1str(2:end);str2{MAE,MAPE,MSE,RMSE,R2};data_outarray2table(Test_all);data_out.Properties.VariableNamesstr2;data_out.Properties.RowNamesstr1;disp(data_out)%% 柱状图 MAE MAPE RMSE 柱状图适合量纲差别不大的color [0 1 00.1339 0.7882 0.85880.1525 0.6645 0.12900.8549 0.9373 0.82750.1551 0.2176 0.86270.7843 0.1412 0.13730.2000 0.9213 0.81760.5569 0.8118 0.78821.0000 0.5333 0.5176];figure(Units, pixels, ...Position, [300 300 660 375]);plot_data_tTest_all(:,[1,2,4]);bbar(plot_data_t,0.8);hold onfor i 1 : size(plot_data_t,2)x_data(:, i) b(i).XEndPoints;endfor i 1:size(plot_data_t,2)b(i).FaceColor color(i,:);b(i).EdgeColor[0.3353 0.3314 0.6431];b(i).LineWidth1.2;endfor i 1 : size(plot_data_t,1)-1xilnk(x_data(i, end) x_data(i1, 1))/2;b1xline(xilnk,--,LineWidth,1.2);hold onendaxgca;legend(b,str1,Location,best)ax.XTickLabels {MAE, MAPE, RMSE};set(gca,FontSize,10,LineWidth,1)box offlegend box off%% 二维图figureplot_data_t1Test_all(:,[1,5]);MarkerType{*,,pentagram,^,v};for i 1 : size(plot_data_t1,2)scatter(plot_data_t1(1,i),plot_data_t1(2,i),120,MarkerType{i},filled)hold onendset(gca,FontSize,12,LineWidth,2)box offlegend box offlegend(str1,Location,best)xlabel(MAE)ylabel(R2)grid on%% 雷达图figure(Units, pixels, ...Position, [150 150 520 500]);Test_all1Test_all./sum(Test_all); %把各个指标归一化到一个量纲Test_all1(:,end)1-Test_all(:,end);RCradarChart(Test_all1);str3{MAE,MAPE,MSE,RMSE,R2};RC.PropNamestr3;RC.ClassNamestr1;RCRC.draw();RC.legend();RC.setBkg(FaceColor,[1,1,1])RC.setRLabel(Color,none)colorList[181 86 29;78 101 155;184 168 207;231 188 198;182 118 108;239 164 132;253 207 158]./255;for n1:RC.ClassNumRC.setPatchN(n,Color,colorList(n,:),MarkerFaceColor,colorList(n,:))end%%figure(Units, pixels, ...Position, [150 150 920 600]);t tiledlayout(flow,TileSpacing,compact);for i1:length(Test_all(:,1))nexttileth1 linspace(2*pi/length(Test_all(:,1))/2,2*pi-2*pi/length(Test_all(:,1))/2,length(Test_all(:,1)));r1 Test_all(:,i);[u1,v1] pol2cart(th1,r1);Mcompass(u1,v1);for j1:length(Test_all(:,1))M(j).LineWidth 2;M(j).Color colorList(j,:);endtitle(str2{i})set(gca,FontSize,10,LineWidth,1)endlegend(M,str1,FontSize,10,LineWidth,1,Box,off,Location,southoutside)3参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。[1]尹相国,张文,胡柏华,等.基于BP神经网络算法的新一代智能变电站控制障碍分析与定位技术研究[J].自动化与仪器仪表, 2023(8):144-149.、[2]李伟,何鹏举,杨恒,等.基于粗糙集和改进遗传算法优化BP神经网络的算法研究[J].西北工业大学学报, 2012, 30(4):6.DOI:10.3969/j.issn.1000-2758.2012.04.022.[3]王晓荣,伦淑娴.基于改进粒子群算法的BP神经网络优化研究[J].渤海大学学报(自然科学版), 2008.DOI:JournalArticle/5aec645bc095d710d4ff1b17.[3]邹琼,吴曦,张杨,et al.基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型对2型糖尿病肾病的预测研究[J].中国全科医学, 2024, 27(08):961-970.DOI:10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0360.4 Matlab代码、数据资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python资源获取