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本文目录如下:
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目录
????1 概述
????2 运行结果
????3 参考文献
????4 Matlab代码、数据、讲解文档
????1 概述
灰狼优化算法(GWO)是一种基于自然界灰狼社会行为的启发式优化算法,它模拟了灰狼群体的社会行为和层级结构,用于解决优化问题。而BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,用于进行分类和预测任务。
在多维分类预测问题中,通常需要对大量的输入数据进行分类,并进行预测。然而,传统的BP神经网络在处理大规模数据时存在训练速度慢、易陷入局部最优解等问题。因此,结合GWO算法对BP神经网络进行优化,可以提高其在多维分类预测问题中的性能。
研究中,首先可以利用GWO算法对BP神经网络的初始权重和偏置进行优化,以加快网络的收敛速度和提高训练效果。其次,可以利用GWO算法对BP神经网络的学习率和动量参数进行调整,以提高网络的泛化能力和预测准确性。最后,可以结合交叉验证等方法对优化后的BP神经网络进行评估和比较,以验证其在多维分类预测问题中的性能优势。
通过以上研究,可以得出结论:基于GWO-BP灰狼算法优化的BP神经网络在多维分类预测问题中具有更好的性能表现,能够更快、更准确地进行分类和预测。
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2 运行结果
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参考文献
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[1]王涛,任少君,司风琪,et al.基于GWO-BP神经网络算法的WFGD系统在线优化[J].发电设备, 2021, 35(2):9.DOI:10.19806/j.cnki.fdsb.2021.02.009.
[2]付家棋胡国杰.基于改进灰狼算法优化BP神经网络的住宅工程造价预测研究[J].科技创新与应用, 2022, 12(30):12-16.
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4 Matlab代码、数据、讲解文档