基于遗传算法改进BP神经网络的承载力预测，基于ga-bp的破坏模式预测

本文介绍: 遗传算法，BP神经网络，回归分析，自遗传算法，基于遗传算法改进BP神经网络的承载力预测，基于ga-bp的破坏模式预测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
遗传算法原理
遗传算法主要参数
遗传算法流程图
完整代码包含数据下载链接：基于遗传算法改进BP神经网络的承载力预测，基于ga-bp的破坏模式预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88735941
数据
matlab编程实现
效果图
结果分析
展望

摘要

遗传算法，BP神经网络，回归分析，自遗传算法，基于遗传算法改进BP神经网络的承载力预测，基于ga-bp的破坏模式预测

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，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小，BP神经网络是一种成熟的神经网络，拥有大量的训练传递函数。