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ŷ_i)²其中n为训练样本数y_i为真实重量值ŷ_i为模型预测重量值目标是最小化MSE约束条件为优化变量的取值范围权值与阈值均设定在[-1,1]区间确保模型训练的稳定性。基于GA的BP神经网络参数优化利用GA对BP神经网络的初始权值与阈值进行全局寻优核心步骤包括一是GA参数设置根据优化需求设定GA的核心参数种群规模设为50确保种群多样性最大迭代次数设为100平衡寻优精度与效率交叉概率设为0.8促进基因重组变异概率设为0.05增加种群多样性避免局部最优二是种群初始化采用实数编码方式对优化变量41个权值与阈值进行编码每个编码对应一个种群个体在[-1,1]约束范围内随机生成50个初始种群个体三是适应度评价将每个种群个体对应的初始权值与阈值代入BP神经网络利用训练集数据进行初步训练计算网络的训练MSE作为该个体的适应度值适应度值越小代表该参数组合对应的BP神经网络性能越优。四是GA迭代优化通过选择、交叉、变异三个核心遗传操作更新种群选择操作采用锦标赛法随机选取5个个体进行竞争保留适应度值最优的个体进入下一代种群确保优质基因的遗传交叉操作采用单点交叉法随机选取交叉点交换两个父代个体的部分基因生成子代个体变异操作采用随机变异法随机选取变异点将该点的基因值替换为[-1,1]范围内的随机数增加种群多样性五是收敛判断若达到最大迭代次数100次或种群最优适应度值连续10次迭代变化小于阈值10^-4则停止迭代输出当前最优个体对应的初始权值与阈值组合否则返回第三步继续迭代。GA-BP模型训练与补偿性能验证将GA优化得到的最优初始权值与阈值代入BP神经网络开展模型训练与补偿性能验证核心步骤如下第一步BP神经网络训练将预处理后的训练集数据输入网络采用梯度下降法反向传播误差信号迭代调整网络权值与阈值直至达到最大训练迭代次数1000次或训练误差MSE小于阈值10^-4停止训练得到最终的GA-BP温度补偿模型第二步模型拟合性能验证利用训练集数据计算模型的决定系数R²与平均绝对误差MAER²越接近1、MAE越小说明模型的拟合效果越好。例如训练集的R²0.998MAE0.2kg说明模型能精准拟合“温度-载荷-输出信号”与“真实重量”的映射关系第三步模型泛化性能验证将预处理后的测试集数据输入训练好的GA-BP模型计算测试集的MAE、R²与称重误差率ER误差率公式为ER1/n×Σ|(y_i - ŷ_i)/y_i|×100%若测试集的ER0.1%、R²0.995说明模型具备良好的泛化能力能适配未参与训练的温度-载荷场景。第四步动态补偿性能验证选取实验未覆盖的动态温度-载荷场景如温度从20℃匀速升至60℃、载荷从100kg匀速增至400kg开展动态称重试验实时采集温度与传感器原始输出输入GA-BP模型得到修正后的重量值对比修正前后的称重误差。结果显示修正前的动态称重误差可达1.8%修正后的误差降至0.08%说明模型具备良好的动态补偿性能第五步稳定性验证在同一温度-载荷组合下如25℃、250kg重复称重10次计算修正后重量值的相对标准偏差RSD若RSD0.05%说明模型具有良好的稳定性受测量噪声影响较小。此外需将GA-BP补偿模型与传统补偿方法单一BP神经网络、多项式拟合进行对比验证通过相同数据集的MAE、ER、R²等指标直观体现GA-BP方法的补偿优势确保模型的实用性与优越性。第四步多目标优化结果验证。对筛选出的最终工艺参数组合开展实际发酵试验同时检测多个响应值如粗蛋白含量、发酵周期验证各目标是否均能满足预设要求确保优化结果在多目标权衡下的可靠性与稳定性。此外在多目标优化过程中可通过响应面法分析各参数对不同目标的影响规律明确参数调整对多目标的协同或冲突效应为参数优化与结果筛选提供理论支撑提升多目标优化决策的科学性。⛳️ 运行结果 部分代码 参考文献[1]田慧欣.基于遗传算法和BP网络的LF炉终点温度预报[D].东北大学,2005.DOI:10.7666/d.y705185. 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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 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、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、 通信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、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化电力系统核心问题经济调度机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成GAN/蒙特卡洛不确定性优化鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模经济调度算法优化改进模型优化潮流分析鲁棒优化创新点文献复现微电网配电网规划运行调度综合能源混合储能容量配置平抑风电波动多目标优化静态交通流量分配阶梯碳交易分段线性化光伏混合储能VSG并网运行构网型变流器 虚拟同步机等包括混合储能HESS蓄电池超级电容器电压补偿,削峰填谷一次调频功率指令跟随光伏储能参与一次调频功率平抑直流母线电压控制MPPT最大功率跟踪控制构网型储能光伏微电网调度优化新能源虚拟同同步机VSG并网小信号模型 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP5 往期回顾扫扫下方二维码