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基于CS-AGA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的房價預測分析

  • 針對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡容易陷入局部最優(yōu)的缺陷，以及基于遺傳算法改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡仍有改進空間的問題，本文建立CS（chaotic sequence）-AGA（adaptive genetic algorithms）-BP（基于混沌序列的自適應遺傳算法改進的神經(jīng)網(wǎng)絡）改進模型，改進分為兩個方向：①交叉概率和變異概率采用自適應算法確定；②通過Logistic混沌序列對交叉位置進行確定，并進行多基因變異，選取美國波士頓房價數(shù)據(jù)集并按4:1比例設置訓練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)，對隱含層節(jié)點進行確定后，選取train訓練函數(shù)。
  • 關鍵字： CS-AGA-BP  預測  房價  202212  

基于AGA的仿人機器人PID控制參數(shù)優(yōu)化

  • 1 引言PID控制原理簡單，適應性強，容易實現(xiàn)，是機器人控制的常用方法，PID控制系統(tǒng)設計的核心內(nèi)容是如何確定其比例系數(shù)Kp、積分常數(shù)Ti和微分常數(shù)Td的最優(yōu)解。控制參數(shù)的選定直接影響仿人機器人控制系統(tǒng)的響應速度、
  • 關鍵字： 參數(shù)  優(yōu)化  控制  PID  AGA  機器人  基于  
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