GM_1_1_模型参数的神经网络算法.pdf

2024-08-30

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基于DE-BP算法的神经网络模型的参数训练方法.pdf

本发明公开了基于DE‑BP算法的神经网络模型的参数训练方法，包括：对待分类样本数据集进行预处理，按比例划分为训练集和测试集，根据预处理后待分类样本数据构建前馈神经网络模型；利用样本训练集对每个编码后的个体在前馈神经网络模型向前传播过程中训练，计算前馈神经网络模型的预期值和真实值之间的误差，将误差作为个体的适应度值；利用样本训练集训练前馈神经网络模型，分别利用DE算法和BP算法训练编码后的种群，获得种群最优个体；利用带有最优参数的前馈神经网络模型对样本测试集进行测试，得到最佳的分类精度。本发明基于DE‑BP

2023-06-03

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基于遗传算法的神经网络的制冷剂管理参数计算模型.docx

基于遗传算法的神经网络的制冷剂管理参数计算模型基于遗传算法的神经网络的制冷剂管理参数计算模型制冷剂管理参数计算是制冷领域中的一个重要问题。在控制制冷剂的流量、压力和温度时，需要考虑多个参数，如制冷剂种类、环境温度、压力等。针对这个问题，我们提出了一种基于遗传算法和神经网络的制冷剂管理参数计算模型。遗传算法是一种优化算法，它可以模拟自然进化过程，通过对候选解进行交叉、变异和选择操作，逐步搜索到最优解。神经网络是一种模拟人脑神经网络的计算模型，它可以用于模式识别、数据挖掘和预测等领域。我们的制冷剂管理参数计算

2024-11-16

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基于遗传算法和神经网络的锅炉汽水系统模型参数优化.docx

基于遗传算法和神经网络的锅炉汽水系统模型参数优化摘要：本文基于遗传算法和神经网络，对锅炉汽水系统的模型参数进行优化。首先，介绍了锅炉汽水系统的基本原理和模型参数，以及遗传算法和神经网络的基本概念。然后，利用遗传算法对锅炉汽水系统中的优化问题进行求解，得到了优化的结果。接着，使用神经网络对优化结果进行分析和验证，得到了优化结果的合理性。最后，对本文的研究进行总结和展望。关键词：遗传算法、神经网络、锅炉、汽水系统、参数优化Introduction锅炉汽水系统是一个涉及能源和化工领域的复杂系统，其性能优化有着广

2024-10-17

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基于遗传算法的神经网络的制冷剂管理参数计算模型.pdf

第卷第期青岛大学学报自然科学版．．年月．文章编号：———：．

2023-06-01

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