1000字范文 > 回归预测 | MATLAB实现实现FOA-BP果蝇算法优化BP神经网络多变量输入回归预测模型

回归预测 | MATLAB实现实现FOA-BP果蝇算法优化BP神经网络多变量输入回归预测模型

时间：2018-07-17 03:03:18

效果一览

基本介绍

果蝇算法(FOA)优化BP神经网络回归预测,FOA-BP回归预测,多变量输入模型
1.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出；
2.评价指标包括MAPE、RMSE、MSE；
3.果蝇算法(FOA)优化BP神经网络权值和阈值。

FOA-BP算法是一种基于果蝇算法和BP神经网络的优化算法，用于多变量输入回归预测模型的优化。
在FOA-BP算法中，首先使用果蝇算法对BP神经网络的初始权值和偏置进行优化，以提高BP神经网络的性能和收敛速度。然后，使用优化后的BP神经网络对多变量输入进行回归预测。
FOA-BP算法的优点是可以提高BP神经网络的性能和收敛速度，同时可以更好地处理多变量输入的回归预测问题。此外，该算法还具有较好的鲁棒性和泛化能力，适用于不同的数据集和预测问题。
需要注意的是，FOA-BP算法需要进行大量的计算和参数调整，因此在应用时需要进行充分的实验和验证，以确保算法的可靠性和有效性。

程序设计

完整程序和数据下载方式1(资源处直接下载)：MATLAB实现实现FOA-BP果蝇算法优化BP神经网络多变量输入回归预测模型完整程序和数据下载方式2(订阅《智能学习》专栏，同时获取《智能学习》专栏收录程序3份，数据订阅后私信我获取)：MATLAB实现实现FOA-BP果蝇算法优化BP神经网络多变量输入回归预测模型

% X = zeros(1 * dim);% Y = zeros(1 * dim);% new_X = zeros(1 * dim);% new_Y = zeros(1 * dim);% D = zeros(1 * dim);% Sol = zeros(1 * dim);% Fitness = zeros(n * 1);net = {};%用于存储网络% Initialize the original positionfor i = 1:nX(i,:) = lb+(ub-lb).*rand(1,dim); % the position of X axisY(i,:) = lb+(ub-lb).*rand(1,dim); % the position of Y axisD(i,:) = (X(i,:).^2 + Y(i,:).^2).^0.5; % Caculate the distanceSol(i,:) = 1./D(i,:); % the solution set[Fitness(i),net{i}] = fun(Sol(i,:)); % Caculate the fitnessend[bestSmell,index] = min(Fitness); % Get the min fitness and its indexnew_X = X(index,:); % the X axis of min fitnessnew_Y = Y(index,:); % the Y axis of min fitnessSmellbest = bestSmell;best = Sol(index,:);BestNet = net{index};%最佳网络% Start main loopfor t = 1:maxtdisp(['第',num2str(t),'次迭代'])for i = 1:n% Refer to the process of initializingX(i,:) = new_X + (ub - lb).*rand();Y(i,:) = new_Y + (ub - lb).*rand();D(i,:) = (X(i,:).^2 + Y(i,:).^2).^0.5;Sol(i,:) = 1./D(i,:);[Fitness(i),net{i}] = fun(Sol(i,:));end[bestSmell,index] = min(Fitness);% If the new value is smaller than the best value,update the best valueif (bestSmell < Smellbest)X(i,:) = X(index,:);Y(i,:) = Y(index,:);Smellbest = bestSmell;BestNet = net{index};end% Out put result each 100 iterationsif round(t/100) == (t/100)Smellbest;endcg_curve(t) = Smellbest;bestFitValue = Smellbest;bestSolution = best;