回归预测 | MATLAB实现实现FOA-BP果蝇算法优化BP神经网络多变量输入回归预测模型

news2025/1/10 3:17:14

回归预测 | MATLAB实现实现FOA-BP果蝇算法优化BP神经网络多变量输入回归预测模型

效果一览

基本介绍

果蝇算法(FOA)优化BP神经网络回归预测,FOA-BP回归预测,多变量输入模型
1.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出；
2.评价指标包括MAPE、RMSE、MSE；
3.果蝇算法(FOA)优化BP神经网络权值和阈值。

FOA-BP算法是一种基于果蝇算法和BP神经网络的优化算法，用于多变量输入回归预测模型的优化。
在FOA-BP算法中，首先使用果蝇算法对BP神经网络的初始权值和偏置进行优化，以提高BP神经网络的性能和收敛速度。然后，使用优化后的BP神经网络对多变量输入进行回归预测。
FOA-BP算法的优点是可以提高BP神经网络的性能和收敛速度，同时可以更好地处理多变量输入的回归预测问题。此外，该算法还具有较好的鲁棒性和泛化能力，适用于不同的数据集和预测问题。
需要注意的是，FOA-BP算法需要进行大量的计算和参数调整，因此在应用时需要进行充分的实验和验证，以确保算法的可靠性和有效性。

程序设计

完整程序和数据下载方式1(资源处直接下载)：MATLAB实现实现FOA-BP果蝇算法优化BP神经网络多变量输入回归预测模型
完整程序和数据下载方式2(订阅《智能学习》专栏，同时获取《智能学习》专栏收录程序3份，数据订阅后私信我获取)：MATLAB实现实现FOA-BP果蝇算法优化BP神经网络多变量输入回归预测模型

% X = zeros(1 * dim);
% Y = zeros(1 * dim);
% new_X = zeros(1 * dim);
% new_Y = zeros(1 * dim);
% D = zeros(1 * dim);
% Sol = zeros(1 * dim);
% Fitness = zeros(n * 1);
net = {};%用于存储网络
% Initialize the original position
for i = 1:n
    X(i,:) = lb+(ub-lb).*rand(1,dim); % the position of X axis
    Y(i,:) = lb+(ub-lb).*rand(1,dim); % the position of Y axis
    D(i,:) = (X(i,:).^2 + Y(i,:).^2).^0.5; % Caculate the distance
    Sol(i,:) = 1./D(i,:); % the solution set
    [Fitness(i),net{i}] = fun(Sol(i,:)); % Caculate the fitness
end


[bestSmell,index] = min(Fitness); % Get the min fitness and its index
new_X = X(index,:); % the X axis of min fitness
new_Y = Y(index,:); % the Y axis of min fitness
Smellbest = bestSmell;
best = Sol(index,:);
BestNet = net{index};%最佳网络
% Start main loop
for t = 1:maxt
    disp(['第',num2str(t),'次迭代'])
    for i = 1:n
        % Refer to the process of initializing
        X(i,:) = new_X + (ub - lb).*rand();
        Y(i,:) = new_Y + (ub - lb).*rand();
        D(i,:) = (X(i,:).^2 + Y(i,:).^2).^0.5;
        Sol(i,:) = 1./D(i,:);
        [Fitness(i),net{i}] = fun(Sol(i,:));
    end
    [bestSmell,index] = min(Fitness);
    % If the new value is smaller than the best value,update the best value
    if (bestSmell < Smellbest)
        X(i,:) = X(index,:);
        Y(i,:) = Y(index,:);
        Smellbest = bestSmell;
        BestNet = net{index};
    end
    
    % Out put result each 100 iterations
    if round(t/100) == (t/100)
        Smellbest;
    end
    
    cg_curve(t) = Smellbest;
    bestFitValue = Smellbest;
    bestSolution = best;