蝙蝠算法优化FNN在数据回归预测中的应用,Matlab代码如何实现?
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本文共计847个文字,预计阅读时间需要4分钟。
1+内容介绍+强大的非线性映射能力使人工神经网络广泛应用于数值预测、工程控制中,但神经网络在学习过程中,不可避免的存在全局搜索能力差异、易于陷入局部最优等问题。
1 内容介绍
强大的非线性映射能力使得人工神经网络越来越多地应用于数值预测、工程控制中,但神经网络在学习过程中,不可避免的存在着全局搜索能力差、容易跳入局部最优等不足,因而用神经网络技术预测的数据并不精确.蝙蝠算法(Bat Algorithm,简称BA)是近年来智能计算领域最受关注的研究方向之一,它算法简单、收敛速度快、全局寻优能力好,得到了广泛的应用.本文采用基于蝙蝠算法优化前馈网络实现数据回归预测。
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1+内容介绍+强大的非线性映射能力使人工神经网络广泛应用于数值预测、工程控制中,但神经网络在学习过程中,不可避免的存在全局搜索能力差异、易于陷入局部最优等问题。
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强大的非线性映射能力使得人工神经网络越来越多地应用于数值预测、工程控制中,但神经网络在学习过程中,不可避免的存在着全局搜索能力差、容易跳入局部最优等不足,因而用神经网络技术预测的数据并不精确.蝙蝠算法(Bat Algorithm,简称BA)是近年来智能计算领域最受关注的研究方向之一,它算法简单、收敛速度快、全局寻优能力好,得到了广泛的应用.本文采用基于蝙蝠算法优化前馈网络实现数据回归预测。

