瑞安电影城网站建设,建设医院官方网站,wordpress相册,中国招标网官网首页#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。 ⛳️座右铭行百里者半于九十。 本文目录如下 目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 1 概述
在神经网络训练中使用传统的梯度下降法可能会受到局部极值问题的影响导致训练结果不够稳定或收敛速度较慢。为了改进神经网络的权值训练考虑结合灰狼优化GWO、帝国竞争算法ICA和粒子群优化PSO等优化算法。下面是方法
初始化神经网络 首先根据问题的特点和需求设计并初始化神经网络的结构包括神经元层、激活函数等。
梯度下降法训练 使用传统的梯度下降法对神经网络进行初始训练以获得一个基本的权值设置。
算法集成 将灰狼优化GWO、帝国竞争算法ICA和粒子群优化PSO三种优化算法集成到神经网络的权值调整过程中。
多种算法运行 为了充分利用这些算法的优势可以采取以下策略
在每次权值更新之前使用三种算法分别对神经网络权值进行优化得到三组不同的权值。
将这三组权值分别代入神经网络进行预测或训练得到对应的损失函数值。
根据损失函数值的大小选择其中表现最好的一组权值来更新神经网络。
参数调整 每个优化算法都有一些参数需要调整如迭代次数、种群大小等。您可以通过实验和交叉验证来选择最佳的参数组合以达到更好的性能。
终止条件 设置合适的终止条件如达到一定的迭代次数或损失函数值足够小。
结果分析 最后比较集成了三种优化算法的权值训练方法与单独使用梯度下降法的效果。分析哪种方法在收敛速度、稳定性和精度方面表现更好。
2 运行结果 主函数部分代码
clc;
clear;
close all;
%% Problem Definition
%% loading dataset %%
load(Weight_mat.mat)
load(trainset.mat)
load(testset.mat)
var_num71;
VarSize[1 var_num];
VarMin-5;
VarMax 5;
%% PSO Parameters
max_epoch100;
ini_pop50;
% Constriction Coefficients
phi12.1;
phi22.1;
phiphi1phi2;
khi2/(phi-2sqrt(phi^2-4*phi));
wkhi; % Inertia Weight
wdamp0.99; % Inertia Weight Damping Ratio
c1khi*phi1; % Personal Learning Coefficient
c2khi*phi2; % Global Learning Coefficient
% Velocity Limits
VelMax0.1*(VarMax-VarMin);
VelMin-VelMax;
%% Initialization
empty_particle.Position[];
empty_particle.Cost[];
empty_particle.Velocity[];
empty_particle.Best.Position[];
empty_particle.Best.Cost[];
particlerepmat(empty_particle,ini_pop,1);
GlobalBest.Costinf;
Cost_Test zeros(50,1);
for i1:ini_pop% Initialize Positionparticle(i).Position WEIGHTS(i ,:);% Initialize Velocityparticle(i).Velocityzeros(VarSize);% Evaluationparticle(i).Costmape_calc(particle(i).Position,trainset);Cost_Test(i)mape_calc(particle(i).Position,testset);% Update Personal Bestparticle(i).Best.Positionparticle(i).Position;particle(i).Best.Costparticle(i).Cost;% Update Global Bestif particle(i).Best.CostGlobalBest.CostGlobalBestparticle(i).Best;endend
BestCost_Trainzeros(max_epoch,1);
BestCost_Testzeros(max_epoch,1);
[~, SortOrder]sort(Cost_Test);
Cost_Test Cost_Test(SortOrder);
%% PSO Main Loop
for it1:max_epochfor i1:ini_pop% Update Velocityparticle(i).Velocity w*particle(i).Velocity ...c1*rand(VarSize).*(particle(i).Best.Position-particle(i).Position) ...c2*rand(VarSize).*(GlobalBest.Position-particle(i).Position);% Apply Velocity Limitsparticle(i).Velocity max(particle(i).Velocity,VelMin);particle(i).Velocity min(particle(i).Velocity,VelMax);% Update Positionparticle(i).Position particle(i).Position particle(i).Velocity;IsOutside(particle(i).PositionVarMin | particle(i).PositionVarMax);particle(i).Velocity(IsOutside)-particle(i).Velocity(IsOutside);% Apply Position Limitsparticle(i).Position max(particle(i).Position,VarMin);particle(i).Position min(particle(i).Position,VarMax);% Evaluationparticle(i).Cost mape_calc(particle(i).Position,trainset);for l 1:ini_popCost_Test(l)mape_calc(particle(l).Position,testset);end[~, SortOrder]sort(Cost_Test);Cost_Test Cost_Test(SortOrder);BestCost_Test(it) Cost_Test(1);% Update Personal Bestif particle(i).Costparticle(i).Best.Costparticle(i).Best.Positionparticle(i).Position;particle(i).Best.Costparticle(i).Cost;% Update Global Bestif particle(i).Best.CostGlobalBest.CostGlobalBestparticle(i).Best;endendend3 参考文献 文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。 [1]郭跃东,宋旭东.梯度下降法的分析和改进[J].科技展望,2016,26(15):115117.
4 Matlab代码实现
