# Neural-Network-weight-improvement-using-optimization-algorithms
Gray Wolf Optimization (GWO), Imperialist Competitive Algorithm (ICA) and Particle Swarm Optimization (PSO) are used to improve the weights achieved by a Neural Network trained with Gradient Descent method.
the data used in this repo is NASA trace network gathered in july. the data is processed using "data_pre.m" which from adds the number of requests and responses of every 5 minutes so that we have a number for every five minutes from the day 1 to the day 28 of july. then 6 of these numbers creates a row of the data in which the first 5 are inputs and the last number is treated as the target data.
a Neural network is used to predict the achieved time series which has 7927 rows of data which exploits gradient descent method.
then the weights are optimized through GWO, ICA and PSO algorithms to improve the total performance of the system. the data and codes are categorized into 4 separate directories.
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粒子群、灰狼、帝国殖民三种算法优化NN神经网络matlab代码.zip
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粒子群、灰狼、帝国殖民三种算法优化NN神经网络matlab代码.zip (36个子文件)
粒子群、灰狼、帝国殖民三种算法优化NN神经网络matlab代码
PSO
mape_calc.m 561B
weight_mat.mat 5KB
main.m 4KB
trainset.mat 53KB
testset.mat 7KB
dataset_pre.m 2KB
说明.txt 367B
仿真咨询.png 350KB
更多代码关注我.png 114KB
ICA
mape_calc.m 592B
IntraEmpireCompetition.m 366B
UpdateTotalCost.m 328B
RouletteWheelSelection.m 113B
ICA.m 4KB
weight_mat.mat 5KB
DoRevolution.m 1KB
trainset.mat 53KB
AssimilateColonies.m 843B
InterEmpireCompetition.m 1KB
testset.mat 7KB
NN
predict.m 188B
leaky_grad.m 194B
leaky_relu.m 210B
relu.m 102B
relu_grad.m 144B
main.m 2KB
rsme.m 180B
data.mat 68KB
GWO
mape_calc.m 557B
weight_mat.mat 5KB
main.m 2KB
1.png 23KB
trainset.mat 53KB
testset.mat 7KB
2.png 24KB
README.md 986B
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