多输入多输出 | Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多输入多输出预测
目录
预测效果
基本介绍
多输入多输出 | Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多输入多输出预测
1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。
2.main.m为主程序文件。
3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
程序设计
- 完整程序和数据下载方式私信博主回复Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多输入多输出预测。
clike
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(501: end), 1 : 10)';
T_test = res(temp(501: end), 11: 13)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);
p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1);
t_test = mapminmax('apply',T_test,ps_output);
%% 节点个数
inputnum = size(p_train, 1); % 输入层节点数
hiddennum = 15; % 隐藏层节点数
outputnum = size(t_train, 1); % 输出层节点数
%% 构建网络
net = newff(p_train, t_train, hiddennum);
%% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 50; % 训练次数
net.trainParam.goal = 1e-4; % 目标误差
net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率
net.trainParam.showWindow = 0; % 关闭窗口
%% 参数设置
fun = @getObjValue; % 目标函数
dim = inputnum * hiddennum + hiddennum * outputnum + ...
hiddennum + outputnum; % 优化参数个数
lb = -1 * ones(1, dim); % 优化参数目标下限
ub = 1 * ones(1, dim); % 优化参数目标上限
pop = 20; % 数量
Max_iteration = 20; % 最大迭代次数
%% 优化算法
[Best_score,Best_pos,curve] = RIME(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun); 往期精彩
MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入多输出预测
MATLAB实现BP神经网络多输入多输出预测
MATLAB实现DNN神经网络多输入多输出预测
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/116377961
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127894261