DBO优化GRNN回归预测matlab

蜣螂优化算法,英文名为 Dung Beetle Optimizer,简称 DBO,是于 2022 年末提出的一种全新群智能优化算法。该算法的灵感主要来源于蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃以及繁殖等行为。

本次所使用的数据为 Excel 格式的股票预测数据。这些数据被划分为训练集、验证集和测试集三个部分,三者的比例为 8:1:1。

在代码结构方面,采用了模块化设计。具体来说,代码依据功能模块进行划分,清晰地分为数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等几个部分。这种划分方式显著提升了代码的可读性与可维护性,使得代码更易于理解和修改。

在数据处理环节,流程十分清晰。首先对数据进行了标准化处理,其中包括 Zscore 标准化方法。经过标准化处理后,数据被进一步划分为训练集、验证集和测试集,这一操作有效保障了模型训练的准确性和可靠性,有助于模型更好地学习和预测。

为了更直观地呈现模型的预测效果,还进行了结果可视化操作。通过绘制 DBO 寻优过程的收敛曲线,以及训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图,能够让用户一目了然地了解算法和模型的性能,极大地方便了用户对算法和模型的理解。

同时输出多个评价指标:

平均绝对误差(MAE)

平均相对误差(MAPE)

均方误差(MSE)

均方根误差(RMSE)

R方系数(R2)

代码有中文介绍。

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