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基于混沌高斯变异麻雀搜索算法优化神经网络的回归预测.zip 大约有11个文件
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基于混沌-高斯变异-麻雀搜索算法(CGSSA)优化BP神经网络(CGSSA-BP)的回归预测(含优化前后对比)MATLAB代码 代码注释清楚。 main为主程序,可以读取EXCEL数据。 很方便,容易上手。 (电厂运行数据为例)
优化算法在神经网络的应用中起着重要的作用可以提高预测模型的准确性和泛化能力本文将介绍
一种基于混沌-高斯变异-麻雀搜索算法CGSSA优化 BP 神经网络CGSSA-BP的回归预测方法
并通过 MATLAB 代码给出具体实现
首先我们需要了解 BP 神经网络和优化算法的原理BP 神经网络是一种常用的人工神经网络模型
通过训练集的反向传播算法来更新网络的权值和偏置从而实现对输入数据的预测然而传统的 BP
神经网络容易陷入局部最优解导致预测效果不佳因此引入优化算法对 BP 神经网络进行改进是
必要的
本文提出的 CGSSA 是一种混合算法结合了混沌算法高斯变异和麻雀搜索算法的优点混沌算法通
过引入混沌序列来增加搜索的随机性和多样性从而避免陷入局部最优解高斯变异则通过变异操作
对个体进行扰动增加搜索的范围和多样性麻雀搜索算法则模拟了麻雀寻找食物的行为通过觅食
和觅食场景选择来优化问题
在本文的回归预测中我们以电厂运行数据为例进行实验首先我们编写了主程序 main可以读
EXCEL 数据方便用户使用和上手接下来我们使用 CGSSA 优化 BP 神经网络通过训练集对
网络进行训练得到优化后的模型
通过优化前后的对比实验我们可以发现使用 CGSSA 优化的 BP 神经网络在回归预测任务中取得了
更好的效果优化后的模型具有更高的预测准确性和更好的泛化能力能够更好地适应各种输入数据
MATLAB 代码中的注释清晰明了方便读者理解和使用使用该代码可以快速实现 CGSSA-BP 神经网
络的回归预测任务并得到准确的结果
综上所述本文介绍了基于混沌-高斯变异-麻雀搜索算法优化 BP 神经网络的回归预测方法并通过
MATLAB 代码给出了具体实现实验结果表明优化后的模型在电厂运行数据预测中取得了较好的效
该方法为神经网络的优化提供了一种新的思路和实现方式对于其他回归预测任务也具有一定的
参考价值希望本文能为读者提供一些有益的思考和借鉴促进技术的发展和应用
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