回归预测 | Matlab实现GA-APSO-MBP、GA-MBP、MBP、BP多输入单输出回归预测

预测效果

基本描述

1.Matlab实现GA-APSO-MBP、GA-MBP、MBP、BP多输入单输出回归预测（完整源码和数据）；
2.改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测（含遗传优化双层BP神经网络、双层BP神经网络、单层BP神经网络）对比；
3.输入7个特征，输出单个变量，运行环境matlab2018及以上；
4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式资源出下载Matlab实现GA-APSO-MBP、GA-MBP、MBP、BP多输入单输出回归预测。

function ret=Code(lenchrom,bound)
%本函数将变量编码成染色体，用于随机初始化一个种群
% lenchrom   input : 染色体长度
% bound      input : 变量的取值范围
% ret        output: 染色体的编码值
flag=0;
while flag==0
    pick=rand(1,length(lenchrom));
    ret=bound(:,1)'+(bound(:,2)-bound(:,1))'.*pick; %线性插值，编码结果以实数向量存入ret中
    flag=test(lenchrom,bound,ret);     %检验染色体的可行性
end
function ret=Decode(lenchrom,bound,code,opts)
% 本函数对染色体进行解码
% lenchrom   input : 染色体长度
% bound      input : 变量取值范围
% code       input ：编码值
% opts       input : 解码方法标签
% ret        output: 染色体的解码值
switch opts
    case 'binary' % binary coding
        for i=length(lenchrom):-1:1
        data(i)=bitand(code,2^lenchrom(i)-1);  %并低十位，然后将低十位转换成十进制数存在data(i)里面
        code=(code-data(i))/(2^lenchrom(i));   %低十位清零，然后右移十位
        end
        ret=bound(:,1)'+data./(2.^lenchrom-1).*(bound(:,2)-bound(:,1))';  %分段解码，以实数向量的形式存入ret中
        
    case 'grey'   % grey coding
        for i=sum(lenchrom):-1:2
            code=bitset(code,i-1,bitxor(bitget(code,i),bitget(code,i-1)));
        end
        for i=length(lenchrom):-1:1
        data(i)=bitand(code,2^lenchrom(i)-1);
        code=(code-data(i))/(2^lenchrom(i));
        end
        ret=bound(:,1)'+data./(2.^lenchrom-1).*(bound(:,2)-bound(:,1))'; %分段解码，以实数向量的形式存入ret中
        
    case 'float'  % float coding
        ret=code; %解码结果就是编码结果（实数向量），存入ret中
end       

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229