目錄
1.程序功能描述
2.測(cè)試軟件版本以及運(yùn)行結(jié)果展示
3.核心程序
4.本算法原理
5.完整程序
1.程序功能描述
? ? ? ?通過(guò)蛙跳優(yōu)化算法，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值參數(shù)，然后使用優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，輸出預(yù)測(cè)曲線。
2.測(cè)試軟件版本以及運(yùn)行結(jié)果展示
MATLAB2022a版本運(yùn)行
3.核心程序
...........................................................
% 數(shù)據(jù)歸一化預(yù)處理
Vmin1 = min(X);
Vmax1 = max(X);
Vmin2 = min(Y);
Vmax2 = max(Y);
XN = X;
YN = Y;
% 對(duì)輸入數(shù)據(jù)X進(jìn)行歸一化處理
for ii = 1:InputNum
XN(:,ii) = func_Norm(X(:,ii),Vmin1(ii),Vmax1(ii));
end
% 對(duì)輸出數(shù)據(jù)Y進(jìn)行歸一化處理
for ii = 1:OutputNum
YN(:,ii) = func_Norm(Y(:,ii),Vmin2(ii),Vmax2(ii));
end
% 劃分?jǐn)?shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和測(cè)試集
Xtrain = XN(1:N1,:);
Ytrain = YN(1:N1,:);
Xtest = XN(N1+1:end,:);
Ytest = YN(N1+1:end,:);
%神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
pr = [-1 1];
PR = repmat(pr,InputNum,1);
% 創(chuàng)建一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱藏層有5個(gè)神經(jīng)元，輸出層有OutputNum個(gè)神經(jīng)元
Network= newff(PR,[5 OutputNum],{'tansig' 'tansig'});
%訓(xùn)練
[Network,Ybest]= func_BSFLA(Network,Xtrain,Ytrain);
figure;
plot(Ybest, 'LineWidth', 2);
xlabel('Iteration');
ylabel('Best Cost');
grid on;
% 使用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)
Y_pre1 = sim(Network,Xtrain')';
Y_pre2 = sim(Network,Xtest')';
figure
subplot(221);
plot(Ytrain,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(Y_pre1,'g','linewidth',2)
hold off
legend('訓(xùn)練值','預(yù)測(cè)值');
subplot(222);
plot(Ytest,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(Y_pre2,'g','linewidth',2)
hold off
legend('訓(xùn)練值','預(yù)測(cè)值');
subplot(223);
t = -1:.1:1;
plot(t,t,'b','linewidth',2)
hold on
plot(Ytrain,Y_pre1,'bo',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold off
subplot(224);
t = -1:.1:1;
plot(t,t,'b','linewidth',2)
hold on
plot(Ytest,Y_pre2,'bo',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold off
244.本算法原理
? ? ? ? 基于蛙跳優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)是一種結(jié)合了蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network, NN）的預(yù)測(cè)方法。該方法旨在通過(guò)蛙跳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，從而提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能。
? ? ? ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元連接結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型，它由輸入層、隱藏層和輸出層組成。每一層都包含一定數(shù)量的神經(jīng)元，這些神經(jīng)元通過(guò)權(quán)重和閾值相互連接。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)前向傳播算法計(jì)算輸出，然后通過(guò)反向傳播算法調(diào)整權(quán)重和閾值以減小預(yù)測(cè)誤差。
? ? ? ?蛙跳算法是一種群體智能優(yōu)化算法，它模擬了蛙群的覓食行為。算法將解空間比喻為一個(gè)池塘，每只蛙代表一個(gè)解。蛙群被分為多個(gè)子群，每個(gè)子群內(nèi)的蛙通過(guò)跳躍來(lái)尋找更好的解，同時(shí)子群之間也進(jìn)行信息交流。
蛙跳算法的基本步驟如下：
- 初始化蛙群，每只蛙代表一個(gè)解（即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一組權(quán)重和閾值）。
- 將蛙群分為多個(gè)子群。
-
對(duì)每個(gè)子群進(jìn)行局部搜索：
- 按照適應(yīng)度函數(shù)對(duì)子群內(nèi)的蛙進(jìn)行排序。
- 最差的蛙?chē)L試跳躍到當(dāng)前子群內(nèi)最好蛙的位置附近。
- 如果跳躍后的位置比原來(lái)好，則更新該蛙的位置。
- 如果滿足停止條件（如達(dá)到最大迭代次數(shù)或解的質(zhì)量滿足要求），則停止算法；否則，轉(zhuǎn)到步驟3。
? ? ? ? ?在基于蛙跳優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，蛙跳算法用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值。具體來(lái)說(shuō)，每個(gè)蛙代表神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一組權(quán)重和閾值，適應(yīng)度函數(shù)通常是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練集上的性能（如均方誤差的倒數(shù)）。
? ? ? ? 通過(guò)蛙跳算法的優(yōu)化，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在權(quán)重和閾值空間中更有效地搜索，從而找到更好的解，提高預(yù)測(cè)性能。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-823703.html
5.完整程序
VVV文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-823703.html
到了這里，關(guān)于基于蛙跳優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)matlab仿真的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
