【Matlab】SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络回归预测 可预测未来(附代码)

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【Matlab】BP 神经网络回归预测算法 可预测未来数据(附代码)

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【Matlab】SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络回归预测 可预测未来(附代码)

一,概述

传统的BP神经网络存在一些问题,比如容易陷入局部最优解、训练速度慢等。为了解决这些问题,我们引入了麻雀算法作为优化方法,将其与BP神经网络相结合,提出了SSA-BP算法。

首先,我们来了解一下麻雀算法。麻雀算法是一种模拟麻雀群体行为的优化算法,它通过模拟麻雀的觅食行为来寻找最优解。在SSA-BP算法中,我们将麻雀算法应用于BP神经网络的训练过程中,以提高其性能。

SSA-BP算法的流程如下:

(1)数据准备:首先,我们需要准备历史数据作为训练集。

(2)数据预处理:对于训练集中的数据,我们需要进行一些预处理操作,比如去除异常值、归一化等,以提高预测模型的准确性。

(3)BP神经网络构建:根据预处理后的训练集,我们构建BP神经网络模型。该模型包括输入层、隐藏层和输出层,其中隐藏层的神经元个数可以根据实际情况进行调整。

(4)麻雀算法优化:在BP神经网络的训练过程中,我们引入麻雀算法来优化权重和阈值的搜索。通过模拟麻雀的觅食行为,我们可以在权重和阈值的搜索空间中找到最优解,从而提高预测模型的准确性和训练速度。

(5)模型评估:在训练完成后,我们需要对模型进行评估。这可以通过将训练集中的一部分数据作为测试集,来计算模型的预测误差和准确率。

(6)预测:最后,我们可以使用训练好的模型来进行预测。

二,代码

代码中文注释非常清晰,按照示例数据修改格式,替换数据集即可运行,数据集为excel。

部分代码如下:

复制代码
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
% restoredefaultpath
%% 导入数据
res=xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
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, 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

......

三,运行结果

四,预测未来数据

可以根据训练好的模型对待预测(未来)数据进行预测,结果保存在excel里

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