【回归预测】基于SSA-BP(麻雀搜索算法优化BP神经网络)的回归预测 多输入单输出【Matlab代码#69】

文章目录

    • 【可更换其他算法,`获取资源`请见文章第6节:资源获取】
    • 1. BP神经网络
    • 2. 麻雀搜索算法
    • 3. SSA-BP神经网络模型的构建
    • 4. 部分代码展示
    • 5. 仿真结果展示


【可更换其他算法,获取资源请见文章第6节:资源获取】


1. BP神经网络

BP(Backpropagation)神经网络是一种常见的人工神经网络(ANN)结构,用于解决监督学习问题,如分类和回归。它由输入层、隐藏层和输出层组成,其中隐藏层可以有一个或多个。BP神经网络通过训练来学习输入和输出之间的映射关系,其中使用的主要算法是反向传播。

以下是BP神经网络的一些关键特点和组成部分:

  1. 输入层(Input Layer):接受输入数据的神经元组成的层。每个神经元对应输入的一个特征。
  2. 隐藏层(Hidden Layer):位于输入层和输出层之间的一层或多层神经元组成的层。隐藏层的存在增加了网络的表达能力,使得网络可以学习更复杂的数据模式。
  3. 输出层(Output Layer):产生网络输出的层。对于分类问题,通常每个输出神经元对应一个类别;对于回归问题,则通常只有一个输出神经元。
  4. 权重(Weights):连接输入层、隐藏层和输出层的神经元之间的连接权重。这些权重是神经网络学习的主要参数。
  5. 偏置(Biases):每个神经元的偏置项用于调整神经元的激活阈值。它们增加了网络的灵活性,使其能够适应更广泛的数据模式。
  6. 激活函数(Activation Function):在隐藏层和输出层的神经元中使用的非线性函数,用于引入非线性性质,增加网络的表达能力。常见的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等。
  7. 反向传播算法(Backpropagation Algorithm):BP神经网络通过反向传播算法来训练网络。该算法首先通过前向传播计算网络的输出,然后计算输出误差,并通过反向传播将误差传播回网络,以调整网络中的权重和偏置。

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2. 麻雀搜索算法

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3. SSA-BP神经网络模型的构建

为提高BP神经网络模型的模拟能力,构建SSA-BP神经网络模型,使其在进行局部搜索的过程中,快速找出权重和阈值更新的最优位置,为BF神经网络的训练提供更好的参数。SSA算法中,首先需对相关参数进行初始化,包括初始数据规模、自变量个数、自变量上下限等,并计算初始适应度值,适应度值代表寻优后的参数方案适配程度,在迭代的过程中需对各参数进行更新。其次对各参数进行优化,计算优化后的适应度值。最后判断各参数和适应度值是否满足条件,若满足则退出,输出结果,否则重复执行上述过程,SSA-BP神经网络模型计算流程如图所示:

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4. 部分代码展示

%% 初始化BP神经网络和群智能算法参数
indim=12; % 输入层数(由数据集的输入特征数决定)
hiddennum=6; % 隐含层数
outdim=1; % 输出层数
N=40; % 种群数量
dim=(indim+1)*hiddennum+(hiddennum+1)*outdim; % 变量维度,待优化参数个数
Max_iter=30; % 最大迭代次数
lb=-5; % 下限
ub=5; % 上限
net=newff(minmax(Ptrain),[hiddennum,outdim],{'tansig','purelin'});
fobj= @(x) fitcal(x,net,indim,hiddennum,outdim,dim,Ptrain,Ttrain,minAllSamOut,maxAllSamOut);

5. 仿真结果展示

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