分类预测|基于雪消融优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序SAO-BP 多特征输入多类别输出 含基础程序
文章目录
- 一、基本原理
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
一、基本原理
SAO-BP模型结合了雪消融优化算法（SAO）和BP神经网络。以下是详细原理和流程：
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雪消融优化算法（SAO）：是一种模仿雪消融过程的启发式优化算法。它通过模拟雪的融化和重结晶过程，探索解空间以寻找最优解。
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BP神经网络：即反向传播神经网络，是一种经典的前馈神经网络，通过最小化损失函数来调整网络权重，从而进行分类或回归任务。
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模型流程：
- 数据准备：准备和预处理分类数据，包括特征选择和数据标准化。
- 优化过程：使用SAO算法优化BP神经网络的超参数，如学习率、隐藏层数量和神经元数量。SAO通过模拟雪的消融过程来搜索最优超参数组合，以提高BP网络的性能。
- 模型训练：用优化后的超参数配置训练BP神经网络。BP算法通过反向传播误差来调整网络权重，以达到分类目标。
- 预测与评估：用训练好的BP神经网络对测试数据进行分类预测，并评估其分类效果，通常使用准确率、召回率等指标进行评价。
通过SAO优化BP神经网络，可以提升模型的分类精度和训练效率。
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）
%% 设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];
%% 划分数据集
for i = 1 : num_class
mid_res = res((res(:, end) == i), :); % 循环取出不同类别的样本
mid_size = size(mid_res, 1); % 得到不同类别样本个数
mid_tiran = round(num_size * mid_size); % 得到该类别的训练样本个数
P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)]; % 训练集输入
T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)]; % 训练集输出
P_test = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)]; % 测试集输入
T_test = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)]; % 测试集输出
end
%% 数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';
%% 得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = T_train;
t_test = T_test ;
四、代码获取
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
