基于DEGWO-BP算法优化的数据回归预测系统-一种混合灰狼与差分进化算法的神经网络参数调整方法,DEGWO-BP基于差分改进灰狼算法优化BP神经网络的数据回归预测 Matlab语言程序已调试好
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资源介绍:
基于DEGWO-BP算法优化的数据回归预测系统——一种混合灰狼与差分进化算法的神经网络参数调整方法,DEGWO-BP基于差分改进灰狼算法优化BP神经网络的数据回归预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替Excel运行你先用，你就是创新 多变量单输出，回归预测也可以前加好友成分类或时间序列单列预测，回归效果如图1所示～ 差分改进灰狼算法DEGWO优化的参数为：BP神经网络的初始权重与偏置。 灰狼优化算法的改进点为：针对差分进化易陷入局部最优和灰狼算法易早熟停滞的缺点，利用差分进化的变异、选择算子维持种群的多样性，然后引入灰狼算法与差分进化的交叉、选择算子进行全局搜索。 在整个寻优过程中，反复迭代渐进收敛。 注： 1.附赠测试数据，数据格式如图2所示～ 2.注释清晰，适合新手小白运行main文件一键出图～ 3.仅包含Matlab代码，后可保证原始程序运行 4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替数据就一定得到您满意的结果～ ,DEGWO-BP; 差分改进灰狼算法; BP神经网络; 数据回归预测; Matlab语言; 程序调试; Excel运行; 多变量单输出
**DEGWO-BP 混合算法在数据回归预测中的应用**
在当今的大数据时代，数据回归预测是许多领域中不可或缺的环节。为了更精确地预测多变量单输出
数据，本文将探讨一种基于差分改进灰狼算法（DEGWO）优化 BP 神经网络的方法，并利用 Matlab
语言进行实现。
一、算法背景及理论依据
BP（Back Propagation）神经网络是一种广泛使用的神经网络模型，但在某些复杂或高维数据中
，其初始权重与偏置的选择可能影响网络的收敛速度和预测精度。因此，优化 BP 神经网络的参数显
得尤为重要。差分进化算法和灰狼算法是两种常用的优化算法，但它们各自存在一些不足：差分进化
易陷入局部最优，而灰狼算法易早熟停滞。针对这些不足，我们提出了差分改进灰狼算法（DEGWO）
，旨在综合两种算法的优点。
二、DEGWO 算法的改进点
DEGWO 算法针对差分进化的变异、选择算子进行改进，以维持种群的多样性。同时，引入灰狼算法的
全局搜索能力，通过与差分进化的交叉、选择算子相结合，形成一种新的混合优化策略。在整个寻优
过程中，算法反复迭代渐进收敛，从而优化 BP 神经网络的初始权重与偏置。
三、Matlab 程序实现及使用说明
1. 程序已调试好，无需更改代码。只需将测试数据替换原有的 Excel 文件即可运行。
2. 数据格式应遵循图 2 所示的规范，确保程序正确读取数据。
3. 程序注释清晰，适合新手小白运行。只需打开 main 文件，一键即可出图。
4. 程序支持售前加好友功能，用户可灵活选择分类或时间序列单列预测模式。当用于回归预测时，
其效果如图 1 所示。
四、应用场景及效果
该算法在多变量单输出数据的回归预测中表现出色。通过 DEGWO 算法优化的 BP 神经网络能够更快地
收敛，并提高预测精度。无论是用于售前分类预测还是时间序列单列预测，该算法都能提供有效的支
持。
五、结论