【FA-BP预测】基于萤火虫算法优化BP神经网络回归预测研究(Matlab代码实现)

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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

基于萤火虫算法优化BP神经网络回归预测研究是一种利用萤火虫算法来优化BP神经网络的预测方法。在该研究中,首先使用BP神经网络建立预测模型,然后利用萤火虫算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化,以提高预测模型的性能。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,具有强大的非线性拟合能力。它通过反向传播算法来训练网络的权重和偏置,以最小化预测误差。然而,BP神经网络的训练过程容易陷入局部最优解,导致预测性能下降。

为了解决这个问题,研究者引入了萤火虫算法作为优化方法。萤火虫算法是一种基于自然界萤火虫行为的启发式优化算法,通过模拟萤火虫的移动和交互行为,来搜索最优解。在该研究中,将BP神经网络的权重和偏置作为优化的目标变量,利用萤火虫算法来搜索最优的权重和偏置组合,以提高预测模型的性能。

具体实施时,首先需要初始化一群萤火虫,并计算每个萤火虫的亮度值,亮度值代表了萤火虫的吸引力。然后,根据萤火虫的亮度值和距离,更新每个萤火虫的位置,即更新BP神经网络的权重和偏置。重复进行多次迭代,直到达到停止条件为止。

通过萤火虫算法的优化,可以有效地提高BP神经网络的预测性能。萤火虫算法具有全局搜索能力和快速收敛性,能够克服BP神经网络的局部最优问题,从而得到更准确的预测结果。

基于萤火虫算法优化BP神经网络回归预测研究是一种有效的方法,可以用于解决回归预测问题,并在实际应用中具有广泛的应用前景。通过结合BP神经网络和萤火虫算法的优势,可以得到更准确、稳定的预测模型。

📚 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\]侯越,赵贺,路小娟.基于萤火虫优化的BP神经网络算法研究\[J\].兰州交通大学学报, 2013, 32(6):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-4373.2013.06.006. \[2\]王改革,郭立红,段红,等.基于萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计\[J\].吉林大学学报:工学版, 2013(4):6.DOI:10.7964/jdxbgxb201304035. \[3\]宋志强,耿聃,苏晨辉,等.基于改进萤火虫算法优化BP神经网络的水电站厂房振动预测\[J\].振动与冲击, 2017, 36(24):6.DOI:CNKI:SUN:ZDCJ.0.2017-24-010. ### [🌈](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=Mzk0MDMzNzYwOA==&action=getalbum&album_id=2591810113208958977#wechat_redirect "🌈")****4 Matlab代码及数据****

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