基于社交网络算法优化的BP神经网络(预测应用) - 附代码

基于社交网络算法优化的BP神经网络(预测应用) - 附代码

文章目录

摘要:本文主要介绍如何用社交网络算法优化BP神经网络并应用于预测。

1.数据介绍

本案例数据一共2000组,其中1900组用于训练,100组用于测试。数据的输入为2维数据,预测的输出为1维数据

2.社交网络优化BP神经网络

2.1 BP神经网络参数设置

神经网络参数如下:

matlab 复制代码
%% 构造网络结构
%创建神经网络
inputnum = 2;     %inputnum  输入层节点数 2维特征
hiddennum = 10;     %hiddennum  隐含层节点数
outputnum = 1;     %outputnum  隐含层节点数

2.2 社交网络算法应用

社交网络算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/122390020

社交网络算法的参数设置为:

matlab 复制代码
popsize = 20;%种群数量
Max_iteration = 20;%最大迭代次数
lb = -5;%权值阈值下边界
ub = 5;%权值阈值上边界
%  inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum 为阈值的个数
%  hiddennum + outputnum 为权值的个数
dim =  inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hiddennum + outputnum ;%  inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum维度

这里需要注意的是,神经网络的阈值数量计算方式如下:

本网络有2层:

第一层的阈值数量为:2*10 = 20; 即inputnum * hiddennum;

第一层的权值数量为:10;即hiddennum;

第二层的阈值数量为:10*1 = 10;即hiddenum * outputnum;

第二层权值数量为:1;即outputnum;

于是可知我们优化的维度为:inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hiddennum + outputnum = 41;

适应度函数值设定:

本文设置适应度函数如下:
f i t n e s s = a r g m i n ( m s e ( T r a i n D a t a E r r o r ) + m e s ( T e s t D a t a E r r o r ) ) fitness = argmin(mse(TrainDataError) + mes(TestDataError)) fitness=argmin(mse(TrainDataError)+mes(TestDataError))

其中TrainDataError,TestDataError分别为训练集和测试集的预测误差。mse为求取均方误差函数,适应度函数表明我们最终想得到的网络是在测试集和训练集上均可以得到较好结果的网络。

4.测试结果:

从社交网络算法的收敛曲线可以看到,整体误差是不断下降的,说明社交网络算法起到了优化的作用:




5.Matlab代码

相关推荐
九圣残炎6 分钟前
【从零开始的LeetCode-算法】1456. 定长子串中元音的最大数目
java·算法·leetcode
lulu_gh_yu12 分钟前
数据结构之排序补充
c语言·开发语言·数据结构·c++·学习·算法·排序算法
成富28 分钟前
文本转SQL(Text-to-SQL),场景介绍与 Spring AI 实现
数据库·人工智能·sql·spring·oracle
丫头,冲鸭!!!31 分钟前
B树(B-Tree)和B+树(B+ Tree)
笔记·算法
Re.不晚35 分钟前
Java入门15——抽象类
java·开发语言·学习·算法·intellij-idea
CSDN云计算41 分钟前
如何以开源加速AI企业落地,红帽带来新解法
人工智能·开源·openshift·红帽·instructlab
艾派森1 小时前
大数据分析案例-基于随机森林算法的智能手机价格预测模型
人工智能·python·随机森林·机器学习·数据挖掘
hairenjing11231 小时前
在 Android 手机上从SD 卡恢复数据的 6 个有效应用程序
android·人工智能·windows·macos·智能手机
小蜗子1 小时前
Multi‐modal knowledge graph inference via media convergenceand logic rule
人工智能·知识图谱
SpikeKing1 小时前
LLM - 使用 LLaMA-Factory 微调大模型 环境配置与训练推理 教程 (1)
人工智能·llm·大语言模型·llama·环境配置·llamafactory·训练框架