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
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优化算法在神经网络的应用中起着重要.doc 1.58KB
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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.html 4.9KB
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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
取 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
果。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。