神经网络机器学习智能算法画图绘图
神经网络机器学习智能算法画图绘图

基于粒子群改进BP神经网络的时间序列预测，pso-bp时间序列预测

目录

摘要
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络的激活函数，
BP神经网络的传递函数
粒子群算法的原理及步骤
基于粒子群算法改进优化BP神经网络的时间序列预测
matlab代码
代写下载链接：https://download.csdn.net/download/abc991835105/88105448
效果图
结果分析
展望
参考

摘要

一般用启发式算法改进BP神经网络都是改成的三层BP神经网络，本用粒子群算法对BP神经网络进行改进，构建八个输入，一个输出的PSO-BP神经网络模型，可以实现对风电功率血压风险的准确预测

BP神经网络的原理

BP神经网络的定义

人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

BP神经网络的基本结构

基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号

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