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🔥 内容介绍

1. 概述

BP神经网络是一种常用的前馈神经网络，具有强大的非线性映射能力，广泛应用于模式识别、数据预测等领域。然而，BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题，限制了其在某些任务中的应用。

差分进化算法（DE）是一种有效的优化算法，具有较强的全局搜索能力和鲁棒性。将DE算法与BP神经网络结合，可以有效地改善BP神经网络的性能，提高预测精度。

2. DE-BP算法原理

DE-BP算法的基本思想是，利用DE算法优化BP神经网络的权重和阈值，使BP神经网络能够更好地拟合训练数据，从而提高预测精度。DE-BP算法的具体步骤如下：

1. 初始化BP神经网络的权重和阈值。

2. 将BP神经网络划分为多个子网络，每个子网络包含一个隐含层和一个输出层。

3. 对每个子网络，应用DE算法进行优化。

4. 将所有子网络的权重和阈值组合起来，得到最终的BP神经网络模型。

5. 使用最终的BP神经网络模型对测试数据进行预测。

3. DE-BP算法的优点

DE-BP算法具有以下优点：

• 较强的全局搜索能力，可以有效地避免陷入局部极小值。

• 收敛速度快，可以快速地找到最优解。

• 鲁棒性强，对噪声和异常值不敏感。

• 易于实现，可以方便地应用于各种数据预测任务。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

4. DE-BP算法的应用

DE-BP算法已成功应用于各种数据预测任务，包括：

• 时间序列预测：DE-BP算法可以用于预测股票价格、汇率、气温等时间序列数据。

• 分类预测：DE-BP算法可以用于预测疾病、信用风险、客户流失等分类数据。

• 回归预测：DE-BP算法可以用于预测房屋价格、销售额、利润等回归数据。

5. 总结

DE-BP算法是一种有效的BP神经网络优化算法，具有较强的全局搜索能力、收敛速度快、鲁棒性强等优点。DE-BP算法已成功应用于各种数据预测任务，取得了良好的效果。

🔗 参考文献

[1] 徐松金,龙文.差分进化优化参数的LSSVM中长期径流预测[J].科学技术与工程, 2012, 012(027):6955-6959.

[2] 刘俊.基于DE与BP神经网络的城市供水系统节能优化调度研究[D].天津理工大学[2024-01-14].

[3] 卢顺,李英顺.基于差分进化算法优化BP神经网络的镍镉电池寿命预测[J].广西工学院学报, 2020, 031(002):93-98.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合