企业官网建设流程全解析

网站外链购买,前端工程师是干什么的,推荐邵阳网站建设,wordpress $limit✅ 博主简介#xff1a;擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导#xff0c;毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。#xff08;1#xff09;基于改进哈里斯鹰优化与遗传规划的IHHO-IBP组合模型 针对传统BP神经…✅博主简介擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。1基于改进哈里斯鹰优化与遗传规划的IHHO-IBP组合模型针对传统BP神经网络在滑坡位移预测中存在的初始权值随机性大、容易陷入局部极小值以及激活函数单一等缺陷本研究构建了IHHO-IBP组合模型。首先利用遗传规划Genetic Programming, GP算法对BP神经网络的激活函数进行演化设计。传统的Sigmoid或Tanh函数可能无法完美适配复杂的滑坡非线性变形特征GP算法通过树状结构自动组合基本数学算子生成适应当前数据特征的最优激活函数结构从而提升了网络的非线性映射能力。其次针对BP网络的权重和阈值优化问题引入了改进哈里斯鹰优化算法IHHO。基础HHO算法模拟了鹰群的围捕行为但在复杂多峰函数中易早熟。改进策略包括引入混沌映射初始化种群以增强遍历性以及在开发阶段引入自适应惯性权重来平衡搜索与开发。利用IHHO算法代替传统的梯度下降法来寻找BP网络的最佳初始权值和阈值有效规避了梯度消失问题使得模型在训练初期就具备了良好的起点显著提高了滑坡位移预测的收敛速度和精度。2基于改进哈里斯鹰优化与快速学习网络的IHHO-IFLN组合模型为了解决传统快速学习网络Fast Learning Network, FLN中输入权值和隐层阈值随机生成导致的网络稳定性差、预测结果波动大的问题本研究提出了IHHO-IFLN模型。FLN作为一种单隐层前馈神经网络通过消除输出层的迭代调整极大地提高了学习速度但其随机参数往往不是最优解。本研究同样利用遗传规划算法首先对FLN的隐含层节点激活函数进行结构优化使其更贴合滑坡数据的动态变化规律。接着利用IHHO算法强大的全局寻优能力对FLN中原本随机生成的输入权值和隐层偏置进行系统性优化。将预测误差如RMSE作为哈里斯鹰算法的适应度函数通过鹰群的迭代捕食行为寻找出一组使网络预测误差最小的参数组合。这种确定性的优化过程消除了FLN的不确定性既保留了FLN极速训练的优势又大幅提升了模型的泛化能力和鲁棒性特别适合处理具有时变特性的滑坡位移数据。3滑坡实例应用与多因子驱动分析本研究选取我国地质灾害高发区——某滑坡作为工程背景基于北斗/GNSS高精度监测数据展开实证研究。首先深入分析了该区域滑坡的形变机理识别出降雨、地下水位变化、冻融循环以及灌溉活动是诱发滑坡位移的关键驱动因子。利用灰色关联度分析法优选出与位移相关性最强的环境因子作为模型的输入变量。随后分别应用构建的IHHO-IBP和IHHO-IFLN模型对典型监测点HF08, HF05, HF09的累积位移进行预测。对比实验结果表明两种组合模型在预测精度上均显著优于单一的BP网络、ELM网络或未优化的组合模型。具体而言IHHO-IBP模型凭借其深度的参数优化和结构适应性在长期趋势项和周期项的拟合上表现更为出色其均方根误差RMSE最低能够更精准地捕捉滑坡加速变形阶段的非线性特征为地质灾害的早期预警提供了更为可靠的技术支撑。import numpy as np class IHHO_NeuralOptimizer: def __init__(self, data_x, data_y, hidden_nodes, pop_size, max_iter): self.X data_x self.y data_y self.input_dim data_x.shape[1] self.hidden_nodes hidden_nodes self.pop_size pop_size self.max_iter max_iter # Total weights input*hidden hidden*output biases self.dim (self.input_dim * hidden_nodes) hidden_nodes \ (hidden_nodes * 1) 1 self.lb -1.0 self.ub 1.0 # Chaotic initialization (Logistic map) self.hawks np.random.uniform(self.lb, self.ub, (pop_size, self.dim)) for i in range(pop_size): r np.random.rand() for d in range(self.dim): self.hawks[i, d] 4.0 * r * (1 - r) # Logistic map simplified r self.hawks[i, d] self.rabbit_loc np.zeros(self.dim) self.rabbit_energy float(inf) def sigmoid(self, x): return 1 / (1 np.exp(-x)) def forward_pass(self, weights_vec): # Decode weights idx1 self.input_dim * self.hidden_nodes W1 weights_vec[:idx1].reshape(self.input_dim, self.hidden_nodes) idx2 idx1 self.hidden_nodes B1 weights_vec[idx1:idx2] idx3 idx2 self.hidden_nodes W2 weights_vec[idx2:idx3].reshape(self.hidden_nodes, 1) B2 weights_vec[idx3] # Forward hidden_input np.dot(self.X, W1) B1 hidden_output self.sigmoid(hidden_input) # Optimized activation normally here final_output np.dot(hidden_output, W2) B2 # MSE mse np.mean((final_output - self.y) ** 2) return mse def update_hawks(self, t): E1 2 * (1 - (t / self.max_iter)) # Decaying energy for i in range(self.pop_size): E0 2 * np.random.rand() - 1 Escaping_Energy E1 * E0 if abs(Escaping_Energy) 1: # Exploration q np.random.rand() if q 0.5: r1 np.random.randint(0, self.pop_size) self.hawks[i] self.hawks[r1] - np.random.rand() * abs(self.hawks[r1] - 2 * np.random.rand() * self.hawks[i]) else: self.hawks[i] (self.rabbit_loc - np.mean(self.hawks, axis0)) - np.random.rand() * ((self.ub - self.lb) * np.random.rand() self.lb) else: # Exploitation (Simplified Soft Besiege) r np.random.rand() J 2 * (1 - r) self.hawks[i] (self.rabbit_loc - self.hawks[i]) - Escaping_Energy * abs(J * self.rabbit_loc - self.hawks[i]) # Boundary check self.hawks[i] np.clip(self.hawks[i], self.lb, self.ub) # Evaluate fitness self.forward_pass(self.hawks[i]) if fitness self.rabbit_energy: self.rabbit_energy fitness self.rabbit_loc self.hawks[i].copy() def train(self): # Initial eval for i in range(self.pop_size): fit self.forward_pass(self.hawks[i]) if fit self.rabbit_energy: self.rabbit_energy fit self.rabbit_loc self.hawks[i].copy() for t in range(self.max_iter): self.update_hawks(t) return self.rabbit_loc, self.rabbit_energy # Mock Landslide Data if __name__ __main__: X_train np.random.rand(50, 5) # 5 features (rainfall, water level, etc.) y_train np.random.rand(50, 1) # Displacement # Train IHHO-IBP Model optimizer IHHO_NeuralOptimizer(X_train, y_train, hidden_nodes10, pop_size20, max_iter50) best_weights, min_error optimizer.train() print(fBest Training MSE: {min_error})完整成品运行代码数据根据难度不同50-300获取如有问题可以直接沟通