哈里斯鹰算法优化BP神经网络(HHO-BP)回归预测研究(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

****🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️**座右铭:**行百里者,半于九十。

📋📋📋++本文目录如下:++🎁🎁🎁

目录

[💥1 概述](#💥1 概述)

[📚2 运行结果](#📚2 运行结果)

[🎉3 参考文献](#🎉3 参考文献)

[🌈4 Matlab代码及数据](#🌈4 Matlab代码及数据)


💥1 概述

哈里斯鹰算法优化BP神经网络(HHO-BP)回归预测是一种结合了哈里斯鹰算法和反向传播神经网络(BP神经网络)的方法,用于回归预测问题的研究。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,通过反向传播算法来训练网络参数,从而实现对输入数据的回归预测。然而,传统的BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解,导致预测精度不高。

为了解决这个问题,研究者提出了使用哈里斯鹰算法来优化BP神经网络的方法。哈里斯鹰算法是一种新兴的优化算法,灵感来源于鹰群的觅食行为。该算法通过模拟鹰群中的竞争和合作关系,实现对搜索空间的全局优化。

在HHO-BP方法中,首先使用BP神经网络对训练数据进行拟合,并得到初始的网络参数。然后,利用哈里斯鹰算法对网络参数进行优化,以寻找更优的参数组合。在优化过程中,哈里斯鹰算法通过模拟鹰群的搜索行为,不断更新网络参数,直到达到收敛条件。

通过将哈里斯鹰算法和BP神经网络相结合,HHO-BP方法能够克服BP神经网络的局部最优解问题,提高回归预测的精度。实验证明,HHO-BP方法在回归预测问题上具有较好的性能,并且能够在较短的时间内找到全局最优解。

哈里斯鹰算法优化BP神经网络(HHO-BP)回归预测是一种有效的方法,可以提高回归预测的准确性和效率。它可以在多个领域中应用,如金融预测、气象预测等。

📚 2 运行结果

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。

1\]李响,缪祥华,张如雪,等.利用哈里斯鹰算法优化卷积神经网络的入侵检测研究\[J\].化工自动化及仪表, 2023. \[2\]吴丁杰,温立书.一种基于哈里斯鹰算法改进的BP神经网络\[J\].网络安全技术与应用, 2022(001):000. ### [🌈](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=Mzk0MDMzNzYwOA==&action=getalbum&album_id=2591810113208958977#wechat_redirect "🌈")****4 Matlab代码及数据****

相关推荐
熬夜苦读学习几秒前
Linux进程信号
linux·c++·算法
白白糖3 分钟前
二叉树 递归
python·算法·力扣
jyyyx的算法博客14 分钟前
Leetcode 857 -- 贪心 | 数学
算法·leetcode·贪心·嗜血
ChoSeitaku23 分钟前
NO.64十六届蓝桥杯备战|基础算法-简单贪心|货仓选址|最大子段和|纪念品分组|排座椅|矩阵消除(C++)
算法·矩阵·蓝桥杯
l1n3x26 分钟前
编译原理前端-词法分析
算法·编译原理
一只天蝎的晋升之路1 小时前
基础算法之:动态规划
算法·动态规划
KangkangLoveNLP1 小时前
手动实现一个迷你Llama:使用SentencePiece实现自己的tokenizer
人工智能·深度学习·学习·算法·transformer·llama
独好紫罗兰1 小时前
洛谷题单3-P1420 最长连号-python-流程图重构
开发语言·python·算法
柯ran2 小时前
数据结构|排序算法(一)快速排序
数据结构·算法·排序算法
pipip.2 小时前
搜索二维矩阵
数据结构·算法·矩阵