如何用rp做网站步骤,网站建设工作是干什么的,网站开发和系统开发的区别,公司门户网站项目模版2024年新算法-秘书鸟优化算法(SBOA)优化BP神经网络回归预测 亮点#xff1a;
输出多个评价指标#xff1a;R2#xff0c;RMSE#xff0c;MSE#xff0c;MAPE和MAE
满足需求#xff0c;分开运行和对比的都有对应的主函数#xff1a;main_BP, main_SBOA, main_BPvsBP_SB…2024年新算法-秘书鸟优化算法(SBOA)优化BP神经网络回归预测 亮点
输出多个评价指标R2RMSEMSEMAPE和MAE
满足需求分开运行和对比的都有对应的主函数main_BP, main_SBOA, main_BPvsBP_SBOA并且详细中文注释
方便快捷替换excel数据即可运行自己的数据集
出图丰富不仅有预测结果对比还有预测误差的可视化 一. 秘书鸟优化算法Secretary bird optimization algorithm, SBOA) 摘要受秘书鸟在自然环境中的生存行为启发提出一种新的基于种群的元启发式算法——秘书鸟优化算法(SBOA)。秘书鸟的生存包括持续猎食和躲避捕食者的追捕。这些信息对于提出一种新的元启发式算法至关重要该算法利用秘书鸟的生存能力来解决现实世界的优化问题。该算法的探索阶段模拟秘书鸟捕食蛇而利用阶段模拟它们逃离捕食者。在此阶段秘书鸟类会观察环境并选择最合适的方式到达安全的栖息地。这两个阶段在满足终止准则的前提下反复迭代以找到优化问题的最优解。为了验证SBOA的性能从收敛速度、收敛行为等方面进行了实验评估。此外将SBOA与15种先进算法在CEC-2017和CEC-2022测试集上进行了比较。测试结果表明SBOA在求解质量、收敛速度和稳定性方面均表现出了优异的性能。最后利用SBOA求解12个约束工程设计问题对无人机进行三维航迹规划。结果表明与对比优化器相比所提出的SBOA可以以更快的速度找到更好的解决方案展示了其在解决现实世界优化问题方面的巨大潜力。
参考文献Secretary bird optimization algorithm: a new metaheuristic for solving global optimization problems
Doi: 10.1007/s10462-024-10729-y
二、BP神经网络 在今天的数字化时代BP神经网络反向传播神经网络成为了机器学习和人工智能领域的一项重要技术。这种网络模型通过模仿人脑的处理方式能够学习并解决复杂的非线性问题是许多现代AI应用的基础。BP神经网络通过其多层结构处理信息每一层由多个神经元组成神经元之间通过“权重”和“偏置”参数相连接。这些参数在网络的训练初期被随机初始化以引入必要的随机性帮助网络有效避开局部最优解探索全局最优解。训练过程中网络通过输入样本进行前向传播计算输出误差然后通过反向传播算法调整权重和偏置逐步减少误差优化模型性能。这一过程不断重复直至网络达到预期的准确性。BP神经网络的强大功能使其在回归/分类、图像识别、语音处理、自然语言处理等多个领域得到广泛应用。随着技术的不断进步BP神经网络仍将在智能化探索中扮演重要角色推动科技创新的边界不断拓展。
三、SBOA-BP神经网络
在追求神经网络最优性能的过程中参数优化扮演着核心角色。传统的梯度下降法虽广泛应用于网络训练但在某些复杂的回归预测任务中它们常受限于慢速收敛和陷入局部最优。引入基于秘书鸟方法的优化器SBOA我们提供了一种高效的替代方案特别适合处理具有复杂数据问题。通过建立目标函数对神经网络的权重和偏置进行优化得到更好的模型。
四、实验结果
数据集使用的是波士顿房价数据集可以直接替换数据运行自己的数据集 点击mian_BP运行结果并且输出评价指标R2RMSEMSEMAPE和MAE 点击main_SBOA运行结果如下并且输出评价指标R2RMSEMSEMAPE和MAE SBOA收敛曲线如下 点击mainBPvsBPSBOA运行结果并且输出评价指标R2RMSEMSEMAPE和MAE
所有图片 预测结果对比图 预测误差对比图 所有评价指标 部分代码如下
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
% 导入数据
data xlsread(回归预测_BostonHousing.xlsx);
% 计算数据集行数和列数
[num_rows, num_columns] size(data);
% 划分训练集和测试集
temp randperm(num_rows); % 打乱数据集
num_train round(0.8*num_rows); % 百分之80作为训练集
P_train data(temp(1: num_train), 1: num_columns-1);
T_train data(temp(1: num_train), num_columns);
M size(P_train, 2);
P_test data(temp(num_train: end), 1: num_columns-1);
T_test data(temp(num_train: end), num_columns);
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 5; % 隐藏层节点数
outputnum size(t_train,1); % 输出层节点数
% 建立网络
net newff(p_train, t_train, hiddennum);
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs 1000; % 训练次数
net.trainParam.goal 1e-6; % 目标误差
net.trainParam.lr 0.01; % 学习率
net.trainParam.showWindow 0; % 关闭窗口五、完整代码获取
2024年新算法-秘书鸟优化算法(SBOA)优化BP神经网络回归预测https://mbd.pub/o/bread/ZpaUmZdv
原创改进算法添加shudongyouma可使用迭代次数、评估次数可以改进经典的先进的算法所有结果和图一键运行出来。
可做回归/分类预测。
论文、SCI、EI、核心、学报、普刊、会议、专利、软著等均可提供辅导。
目前改进海洋捕食者、雪融和小龙虾已售绝不二次销售。
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