基于麻雀SSA优化BP神经网络多输入多输出的数据回归预测Matlab程序SSA-BP 含预测新数据程序
文章目录
- 一、基本原理
- 1. SSA(麻雀搜索算法)
- 2. BP(反向传播神经网络)
- 3. SSA-BP回归预测的整合
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
一、基本原理
好的,下面是SSA-BP回归预测的详细原理和流程:
1. SSA(麻雀搜索算法)
原理:
- 模拟麻雀觅食行为来优化问题。麻雀分为侦查者和跟随者,侦查者寻找新的食物源,跟随者跟随侦查者找到的食物源。
- SSA通过群体搜索机制来寻找最优解,利用局部和全局搜索策略提升搜索效率。
流程:
- 初始化:随机生成麻雀群体的初始位置(即BP网络的初始权重和偏置)。
- 评估:计算每个麻雀的位置的适应度(即BP网络的预测误差)。
- 更新:根据适应度更新麻雀的位置。侦查者寻找更好的食物源,跟随者则跟随侦查者。
- 迭代:重复更新和评估步骤,直到满足停止条件(如达到最大迭代次数或适应度收敛)。
2. BP(反向传播神经网络)
原理:
- BP神经网络通过层级结构和非线性激活函数进行回归预测。网络包括输入层、隐藏层和输出层。
- 反向传播算法用于计算损失函数对每个权重的梯度,并通过梯度下降更新权重。
流程:
- 前向传播:输入数据通过网络层传播,计算输出值。
- 损失计算:根据预测输出和实际值计算损失函数(如均方误差)。
- 反向传播:通过链式法则计算每层的梯度。
- 更新权重:使用梯度下降或其他优化算法更新网络权重和偏置。
- 迭代训练:重复前向传播、损失计算、反向传播和权重更新,直到网络收敛。
3. SSA-BP回归预测的整合
流程:
- 初始化BP网络:利用SSA算法生成初始权重和偏置,为BP神经网络提供起始参数。
- 训练BP网络:通过前向传播和反向传播对BP网络进行训练,调整权重和偏置以最小化损失函数。
- SSA优化:在训练过程中,SSA算法不断优化BP网络的权重和偏置,以改进预测性能。
- 预测:使用训练好的BP网络进行回归预测,处理多输入多输出的情况。
注意点:
- SSA算法主要用于优化BP网络的权重和偏置,从而提高回归预测的准确性。
- BP网络的结构和超参数需要根据具体问题进行调整,SSA算法的参数(如群体规模、最大迭代次数)也会影响优化效果。
通过这种结合,可以充分发挥SSA在全局优化中的优势和BP网络在回归预测中的能力,从而获得更优的预测结果。
二、实验结果
三、核心代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别)
num_res = size(res, 1); % 样本数(每一行,是一个样本)
num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集(不打乱数据时,注释该行)
四、代码获取
私信即可 30米
五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络,深度神经网络DNN,极限学习机ELM,鲁棒极限学习机RELM,核极限学习机KELM,混合核极限学习机HKELM,支持向量机SVR,相关向量机RVM,最小二乘回归PLS,最小二乘支持向量机LSSVM,LightGBM,Xgboost,RBF径向基神经网络,概率神经网络PNN,GRNN,Elman,随机森林RF,卷积神经网络CNN,长短期记忆网络LSTM,BiLSTM,GRU,BiGRU,TCN,BiTCN,CNN-LSTM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU,LSTM–Attention,VMD–LSTM,PCA–BP等等
用于数据的分类,时序,回归预测。
多特征输入,单输出,多输出