摘要：
原文链接 **介绍：**利用遗传算法并行地优化BP网络的权值和阈值，从而避免了BP网络在优化权值和阈值时陷入局部最优的缺点。 **背景：**此项目的背景为客运量和货运量的预测。 文件介绍 freightFlow.xlsx ： 货运量数据集，前7列为影响货运量的因素，第8列为货运量； passenge 阅读全文
posted @ 2022-09-13 22:20
又一岁荣枯
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摘要：
原文链接 核心函数： (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)-- 初始种群的生成函数 【输出参数】 pop-- 生成的初始种群 【输入参数】 num-- 种群中的个体数目 bounds-- 代表变量的上下 阅读全文
posted @ 2022-09-13 15:18
又一岁荣枯
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摘要：
原文链接 在做优化的时候，起初选择了GA算法，但是GA的不稳定性（或者陷入局部最优）实在让人抓狂，前后两次的结果相差竟然有时候能达到30%以上，当时由于时间的原因，我只好选择了优化1000次，然后以其中的最小值最为最佳方案。虽然问题也算解决了，但是从学术上将，这种奔方法是让人很尴尬的。所以，我从网上 阅读全文
posted @ 2022-09-13 10:13
又一岁荣枯
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摘要：
为什么要进行优化 由于神经网络初始权值是随机生成的，容易造成结果陷入局部最优的情况，而遗传算法对于处理全局最优有着非常好的处理方式，故先使用遗传算法对于神经网络初始权重获取一个全局优的解，再通过梯度下降来更新权重获得整体最优值。 阅读全文
posted @ 2022-09-13 09:58
又一岁荣枯
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