【BP回歸預(yù)測(cè)】基于改進(jìn)的鯨魚(yú)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測(cè)（多輸入單輸出）附Matlab代
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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) ? ? ? 雷達(dá)通信 ? ? ?無(wú)線(xiàn)傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)
信號(hào)處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動(dòng)機(jī) ? ? ? ?無(wú)人機(jī)
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在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種被廣泛使用的算法，它可以用于回歸預(yù)測(cè)、分類(lèi)和聚類(lèi)等任務(wù)。然而，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，容易遇到局部極小值和收斂速度慢的問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題，我們可以使用改進(jìn)的鯨魚(yú)算法來(lái)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測(cè)。
鯨魚(yú)算法是一種基于自然界中鯨魚(yú)群體行為的優(yōu)化算法。它可以通過(guò)模擬鯨魚(yú)的尋找食物和交配等行為，來(lái)搜索最優(yōu)解。改進(jìn)的鯨魚(yú)算法是在原有算法的基礎(chǔ)上，增加了一些新的策略，如局部搜索和全局搜索等，以提高搜索效率和精度。
在進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測(cè)時(shí)，我們需要先將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以避免不同特征之間的差異對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生影響。然后，我們可以將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和測(cè)試集，并使用訓(xùn)練集來(lái)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
在訓(xùn)練過(guò)程中，我們可以使用改進(jìn)的鯨魚(yú)算法來(lái)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置值。具體來(lái)說(shuō)，我們可以將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置值看作是一個(gè)多維向量，然后使用鯨魚(yú)算法來(lái)搜索最優(yōu)的向量值。在搜索過(guò)程中，我們可以使用局部搜索和全局搜索策略，以避免陷入局部極小值。
最后，我們可以使用測(cè)試集來(lái)評(píng)估BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)性能。通常情況下，我們可以使用均方誤差（MSE）或平均絕對(duì)誤差（MAE）等指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度。如果模型的預(yù)測(cè)精度較高，那么我們可以將其用于實(shí)際的回歸預(yù)測(cè)任務(wù)中。
總之，基于改進(jìn)的鯨魚(yú)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測(cè)是一種有效的方法，可以提高模型的預(yù)測(cè)精度和搜索效率。在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以根據(jù)具體的數(shù)據(jù)集和任務(wù)需求，選擇不同的優(yōu)化算法和評(píng)估指標(biāo)，以獲得更好的預(yù)測(cè)結(jié)果。
?? 部分代碼
%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );
?? 運(yùn)行結(jié)果
?? 參考文獻(xiàn)
[1] 馬創(chuàng),周代棋,張業(yè).基于改進(jìn)鯨魚(yú)算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水資源需求預(yù)測(cè)方法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué), 2020, 47(S02):5.DOI:10.11896/jsjkx.191200047.
[2] 胡小建,王躍,王之海,等.基于鯨魚(yú)算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輪胎硫化質(zhì)量預(yù)測(cè)方法:CN202210719847.X[P].CN202210719847.X[2023-10-16].
[3] 李勇平.基于改進(jìn)粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電信業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型研究[D].華南理工大學(xué)[2023-10-16].DOI:CNKI:CDMD:1.2010.047531.
