回归预测|基于灰狼GWO优化BP神经网络多输入多输出的数据回归预测Matlab程序GWO-BP 含预测新数据程序

回归预测|基于灰狼GWO优化BP神经网络多输入多输出的数据回归预测Matlab程序GWO-BP 含预测新数据程序

文章目录

前言
- [回归预测|基于灰狼GWO优化BP神经网络多输入多输出的数据回归预测Matlab程序GWO-BP 含预测新数据程序](#回归预测|基于灰狼GWO优化BP神经网络多输入多输出的数据回归预测Matlab程序GWO-BP 含预测新数据程序)
一、GWO-BP多输出模型
- - [1. 原理](#1. 原理)
  - [2. GWO-BP模型流程](#2. GWO-BP模型流程)
  - - [步骤1: 初始化](#步骤1: 初始化)
    - [步骤2: 适应度评估](#步骤2: 适应度评估)
    - [步骤3: 更新灰狼位置](#步骤3: 更新灰狼位置)
    - [步骤4: 更新神经网络权重](#步骤4: 更新神经网络权重)
    - [步骤5: 迭代优化](#步骤5: 迭代优化)
  - [3. 优势](#3. 优势)
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

前言

回归预测|基于灰狼GWO优化BP神经网络多输入多输出的数据回归预测Matlab程序GWO-BP 含预测新数据程序

一、GWO-BP多输出模型

GWO-BP（Grey Wolf Optimization and Backpropagation）模型结合了灰狼优化算法（GWO）和反向传播（BP）算法，旨在利用灰狼优化的全局搜索能力改进反向传播神经网络的训练过程。下面详细介绍GWO-BP模型的原理和流程：

1. 原理

灰狼优化算法（GWO） ：

GWO是一种模拟灰狼捕猎行为的优化算法。它具有较强的全局搜索能力，适用于解决复杂的优化问题。算法通过模拟灰狼在猎杀猎物过程中的行为，包括包围、攻击和探索，来寻找问题的最优解。
反向传播（BP）算法 ：

BP是一种用于训练神经网络的梯度下降算法，通过计算误差梯度并将其传播回网络，以更新网络的权重。传统BP算法容易陷入局部最优，并且对初始权重敏感。

2. GWO-BP模型流程

步骤1: 初始化

初始化灰狼群体：
- 设定灰狼的数量和位置。每只灰狼的位置代表神经网络的权重和偏置。
初始化神经网络：
- 设定神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数，以及激活函数等。

步骤2: 适应度评估

前向传播：
- 用当前灰狼位置（即权重和偏置）对神经网络进行前向传播，计算输出结果。
计算误差：
- 根据实际输出和预测输出计算误差（如均方误差MSE）。
评估适应度：
- 误差值作为灰狼的适应度值，适应度值越低，灰狼位置（权重和偏置）越好。

步骤3: 更新灰狼位置

排序：
- 根据适应度值对灰狼进行排序，确定最优解（α狼）、次优解（β狼）和第三优解（δ狼）。
更新位置 ：

步骤4: 更新神经网络权重

获取优化后的权重和偏置：
- 用GWO算法优化得到的权重和偏置更新神经网络的参数。
训练神经网络：
- 使用BP算法进一步训练神经网络以优化权重，减少误差。

步骤5: 迭代优化

重复步骤2至步骤4：
- 迭代执行适应度评估、更新位置和权重的过程，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或误差足够小）。
停止优化：
- 在满足停止条件时，停止优化过程，得到最终的网络权重和偏置。

3. 优势

全局优化：GWO能有效避免局部最优，提高了BP算法的全局搜索能力。
优化速度：结合GWO和BP可以加快训练速度，尤其在复杂网络结构下更为明显。

GWO-BP模型通过将灰狼优化算法的全局搜索能力引入到反向传播神经网络的训练过程中，增强了神经网络模型的性能和训练效果。

二、实验结果

三、核心代码

matlab 复制代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 3;                                  % 最后3列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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 = T_train;
t_test  = T_test;

四、代码获取

私信即可

五、总结

包括但不限于

优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM--Attention，VMD--LSTM，PCA--BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。

多特征输入，单输出，多输出