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基于麻雀算法改进的BP神经网络客流量预测,SSA-BP_ssa-bp模型的优点

ssa-bp模型的优点

目录
背影
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
麻雀算法原理
麻雀算法主要参数
麻雀算法流程图
麻雀算法优化测试函数代码
基于麻雀算法改进的BP神经网络客流量预测
数据
matlab编程实现
效果图
结果分析
展望
完整代码下载:麻雀算法优化BP神经网络回归分析,麻雀算法优化BP神经网络回归预测(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88802116

背影

智能驾驶,智能出行是现代社会发展的趋势之一,其中,客量预测对智能出行至关重要,采用麻雀算法优化BP神经网络,解决了误差逆传播存在的收敛速度慢、全局范围搜索能力弱、容易陷入局部极小值等缺陷,同时建立了基于SSA-BP算法的客流量预测神经网络模型,通过仿真实验与传统BP算法进行对比,验证该算法兼顾神经网络学习速度、误差小、全局搜索能力客流量预测的要求。

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

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