【回归预测】基于DBO-BP(蜣螂优化算法优化BP神经网络)的回归预测 多输入单输出【Matlab代码#68】

【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】

1. BP神经网络

BP（Backpropagation）神经网络是一种常见的人工神经网络（ANN）结构，用于解决监督学习问题，如分类和回归。它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有一个或多个。BP神经网络通过训练来学习输入和输出之间的映射关系，其中使用的主要算法是反向传播。

以下是BP神经网络的一些关键特点和组成部分：

1. 输入层（Input Layer）：接受输入数据的神经元组成的层。每个神经元对应输入的一个特征。
2. 隐藏层（Hidden Layer）：位于输入层和输出层之间的一层或多层神经元组成的层。隐藏层的存在增加了网络的表达能力，使得网络可以学习更复杂的数据模式。
3. 输出层（Output Layer）：产生网络输出的层。对于分类问题，通常每个输出神经元对应一个类别；对于回归问题，则通常只有一个输出神经元。
4. 权重（Weights）：连接输入层、隐藏层和输出层的神经元之间的连接权重。这些权重是神经网络学习的主要参数。
5. 偏置（Biases）：每个神经元的偏置项用于调整神经元的激活阈值。它们增加了网络的灵活性，使其能够适应更广泛的数据模式。
6. 激活函数（Activation Function）：在隐藏层和输出层的神经元中使用的非线性函数，用于引入非线性性质，增加网络的表达能力。常见的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等。
7. 反向传播算法（Backpropagation Algorithm）：BP神经网络通过反向传播算法来训练网络。该算法首先通过前向传播计算网络的输出，然后计算输出误差，并通过反向传播将误差传播回网络，以调整网络中的权重和偏置。

2. 蜣螂优化算法

详细介绍此处略，可参考DBO算法介绍

3. DBO-BP神经网络模型的构建

为提高BP神经网络模型的模拟能力，构建DBO-BP神经网络模型，使其在进行局部搜索的过程中，快速找出权重和阈值更新的最优位置，为BF神经网络的训练提供更好的参数。DBO算法中，首先需对相关参数进行初始化，包括初始数据规模、自变量个数、自变量上下限等，并计算初始适应度值，适应度值代表寻优后的参数方案适配程度，在迭代的过程中需对各参数进行更新。其次对各参数进行优化，计算优化后的适应度值。最后判断各参数和适应度值是否满足条件，若满足则退出，输出结果，否则重复执行上述过程，DBO-BP神经网络模型计算流程如图所示：

4. 部分代码展示

%% 初始化BP神经网络和群智能算法参数
indim=12; % 输入层数（由数据集的输入特征数决定）
hiddennum=6; % 隐含层数
outdim=1; % 输出层数
N=40; % 种群数量
dim=(indim+1)*hiddennum+(hiddennum+1)*outdim; % 变量维度，待优化参数个数
Max_iter=30; % 最大迭代次数
lb=-5; % 下限
ub=5; % 上限
net=newff(minmax(Ptrain),[hiddennum,outdim],{'tansig','purelin'});
fobj= @(x) fitcal(x,net,indim,hiddennum,outdim,dim,Ptrain,Ttrain,minAllSamOut,maxAllSamOut);

5. 仿真结果展示

6. 资源获取

可更换其他群智能算法，获取完整代码资源，👇👇👇👀名片