SSA-DNN回归 基于麻雀搜索算法(SSA)-深度神经网络(DNN)的数据回归预测(可更换为分类

SSA-DNN回归 基于麻雀搜索算法(SSA)-深度神经网络(DNN)的数据回归预测(可更换为分类，单变量和多变量时序预测，前私)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手 无需更改代码替换数据集即可运行 数据格式为excel 可以根据需要定制更换算法例如24年最新算法CPO,BKA,RBMO等，或者PSO,WOA,GA,GWO,ABC等都可以 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码中文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、 保证源程序运行，

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手把手教你用麻雀算法调DNN做预测（附代码）

最近在折腾时序预测，发现用麻雀搜索算法（SSA）优化深度神经网络（DNN）的套路挺有意思。简单来说，就是让这群"麻雀"帮DNN找最优参数，比手动调参快多了。下面直接上代码，顺便聊聊怎么用。

先看效果

跑完代码后，命令行会直接输出R²、MAE这些指标，比如：

R2: 0.956  
MAE: 0.0234  
MSE: 0.0017  

同时自动弹出预测对比图、误差分布直方图、麻雀收敛曲线（图1-3）。效果够直观，适合汇报用。

代码怎么跑？

1. 准备数据

把Excel数据扔进data.xlsx，第一列是时间戳，后面几列是特征，最后一列是输出变量。比如：

时间	温度	湿度	风速	功率
1	25	60	3	100

代码里改这两个参数就能适配：

inputSize = 3;  % 输入特征数（温度、湿度、风速）  
outputSize = 1; % 输出变量（功率）  

1. 点运行

主程序就30行，核心逻辑就三块：

% 麻雀参数设置  
ssa_params.MaxIt = 50;     % 迭代次数  
ssa_params.nPop = 20;      % 麻雀数量  
ssa_params.varSize = [hiddenLayerSize, inputSize + 1]; % DNN权重矩阵大小  

% 调用SSA找最优权重  
[bestWeights, ~] = SSA(@(w) dnnFitness(w, XTrain, YTrain, hiddenLayerSize), ssa_params);  

% 用最优权重重建DNN  
net = buildDNN(bestWeights, hiddenLayerSize);  

这里SSA函数是算法本体，dnnFitness计算当前权重下的损失值。

想换算法？

比如用鲸鱼算法（WOA），只要改两行：

% 把SSA替换成WOA  
[bestWeights, ~] = WOA(@(w) dnnFitness(...), woa_params);  

其他算法同理，仓库里已经内置了PSO、GWO的接口。

代码亮点

• 数据自动归一化

[XTrain, PS_X] = mapminmax(XTrain'); % 输入归一化  
XTrain = XTrain';  

预处理藏在函数里，小白不用操心量纲问题。

• DNN结构可视化

用view(net)可以直接看网络结构（图4），默认是1个隐藏层，节点数在hiddenLayerSize里改。

踩坑指南

1. MATLAB版本必须≥2019b

因为用了dlarray加速计算，老版本会报错。

1. Excel数据别留空行

读取用的是xlsread，遇到空单元格直接崩。

1. 迭代次数别瞎调

50次迭代在i5笔记本上大概跑2分钟，加到200次的话------建议泡杯咖啡。

完整代码和测试数据已打包，关注后回复【麻雀DNN】自动发链接。懒得调试参数的同学直接换个数据就能交差，亲测好用。

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（代码获取方式及测试数据略）