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一、程序及算法内容介绍:
基本内容:
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本代码基于Matalb 平台编译,将SSA (樽海鞘算法)与BP神经网络 结合,进行多输入数据回归预测
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输入训练的数据包含7个特征 ,1个响应值 ,即通过7个输入值预测1个输出值**(多变量回归预测,个数可自行指定)**
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自动归一化训练数据,提升网络泛化性
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通过SSA算法优化BP神经网络的初始权重、初始偏差等参数
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迭代计算过程中,自动显示优化进度条,实时查看程序运行进展情况
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自动输出多种多样的的误差评价指标,自动输出大量实验效果图片
亮点与优势:
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注释详细,几乎每一关键行都有注释说明,适合小白起步学习
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直接运行Main函数即可看到所有结果,使用便捷
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编程习惯良好,程序主体标准化,逻辑清晰,方便阅读代码
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所有数据均采用Excel格式输入,替换数据方便,适合懒人选手
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出图详细、丰富、美观,可直观查看运行效果
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附带详细的说明文档(下图),其内容包括:算法原理+使用方法说明
二、实际运行效果:
三、代码步骤介绍:
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**准备数据集:**首先,准备用于训练BP神经网络的数据集,包括输入特征和对应的标签。
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**初始化BP神经网络:**初始化一个标准的BP神经网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层,确定神经网络的参数和结构。
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**使用SSA算法优化BP神经网络:**将SSA算法应用于BP神经网络的训练过程中,通过优化神经网络的权重和偏置来提高神经网络的性能。
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**定义适应度函数:**结合SSA算法和BP神经网络时,需要定义一个适应度函数,用于评估神经网络的性能,例如分类准确率、均方误差等。
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**迭代优化:**利用SSA算法不断迭代优化BP神经网络的参数,直到达到收敛条件或者训练次数。
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**验证和测试:**在训练完成后,使用验证集和测试集评估结合了SSA算法的BP神经网络的性能,调整参数以获得更好的结果。
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**调参优化:**根据验证集和测试集的表现,对神经网络和SSA算法的参数进行调优,以获得最佳的性能。
通过将SSA算法与BP神经网络结合,可以更好地优化神经网络的参数,提高训练效果,加快收敛速度,从而提高神经网络的性能和泛化能力