在上一篇文章中介绍了BPNN-Adaboost算法的原理及其实现，Adaboost算法可以将多个BPNN作为弱分类器进行训练，使其相互补充，集成为具有较强鲁棒性的强分类器。但由于BPNN对于初始权值和阈值的选取具有随机性，这将导致模型精度的不定性，因此若要进一步提升BPNN-Adaboost算法的可靠性，可以引入优化算法优化BPNN的初始权值和阈值，考虑到灰狼算法GWO较之传统的粒子群和遗传算法的全局搜索能力更强，且需调整的参数少，因此本文采用灰狼算法进行优化，具体实现见下文。

00 目录

01 BPNN-Adaboost算法与灰狼优化算法介绍
02 GWO-BPNN-Adaboost融合模型
03 代码目录
04 性能对比
05 源码获取

01 BPNN-Adaboost算法与灰狼优化算法介绍

BPNN-Adaboost原理及其MATLAB代码获取方式在下方文章链接中：
BPNN-Adaboost原理及代码
灰狼优化算法原理及其MATLAB代码获取方式在下方文章链接中：
灰狼算法原理及代码

02 GWO-BPNN-Adaboost融合模型

GWO-BPNN-AdaBoost融合模型是通过使用AdaBoost算法训练和集成多个弱预测器（GWO-BPNN）来构建的。该算法能够在BPNN-AdaBoost算法基础上进一步增强其拟合能力、泛化能力和鲁棒性。实现GWO-BP-AdaBoost的流程图如下：

03 代码目录

包含程序、乱码解决以及一篇参考文献，其中Main_GWO_BPNN_Adaboost.m为主程序
考虑到很多同学获取代码后有乱码（matlab版本问题），可以将matlab版本改为2020或2021，或使用乱码解决文件夹中的txt文件即可。
主程序代码都进行了模块化：

部分代码如下：

04性能对比

选用平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差率（MAPE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R^2）来衡量预测性能优劣。
运行代码，得到预测结果如下：

从图中可以得出结论，BPNN-Adaboost算法提高了BPNN的性能，而GWO-BPNN-Adaboost算法则进一步提升了BPNN-Adaboost的预测性能，能够满足某些精度要求较高的场合，其预测结果可靠性高。

05 源码获取

可私信作者或在微信公众号：KAU的云实验台获取

本文用了GWO优化BPNN-Adaboost算法，除此之外，还可以采用其他优化算法，同时Adaboost的思想也适用于其他的预测算法，如ELM、SVM等。

另：如果有伙伴有待解决的优化问题（各种领域都可），可以发我，我会选择性的更新利用优化算法解决这些问题的文章。

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