实例介绍
1. 神经网络设计:设计一个BP神经网络,包括输入层、隐藏层和输出层。可以根据实际问题和数据特点确定网络的层数和每层的神经元个数。
2. 初始化粒子群:将BP神经网络的权重和偏置参数作为粒子群的状态。每个粒子包含一组权重和偏置。
3. 计算适应度函数:根据当前的粒子位置(权重和偏置),构建BP神经网络,使用训练集对网络进行训练,并计算训练集的损失函数。
【实例截图】
【核心代码】
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├── 024_基于粒子群优化BP神经网络的数据回归预测
│ ├── fun.m
│ ├── main.m
│ └── 数据集.xlsx
└── 好例子网MATLAB_基于粒子群优化BP神经网络的数据回归预测.zip
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