核心内容摘要
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天牛须优化算法BSA广义神经网络GRNN做多特征输入单个因变量输出的拟合预测模型。
程序内注释详细直接替换数据就可以用。
程序语言为matlab。
在数据预测领域我们常常需要构建模型来处理多特征输入和单个因变量输出的情况。
今天就来聊聊如何利用天牛须优化算法BSA与广义神经网络GRNN打造这样一个拟合预测模型并且用Matlab来实现它。
天牛须优化算法BSA简介天牛须优化算法是一种受天牛觅食行为启发的智能优化算法。
天牛左右两根触角能感知周围环境信息通过比较两边信息来决定移动方向。
在算法中天牛根据两个触角对目标函数值的评估向较好的方向移动不断迭代寻找最优解。
广义神经网络GRNN简介广义神经网络是一种基于非线性回归理论的前馈型神经网络。
它结构简单训练速度快对于处理复杂的非线性映射问题表现出色。
Matlab实现代码及分析数据准备% 加载数据这里假设数据文件名为data.csv前几列为特征最后一列为因变量 data readtable(data.csv); X table2array(data(:,1:end -
); % 特征数据 Y table2array(data(:,end)); % 因变量数据 % 划分训练集和测试集70%训练30%测试 train_ratio
7; train_num floor(size(X,
* train_ratio); X_train X(1:train_num, :); Y_train Y(1:train_num); X_test X(train_num 1:end, :); Y_test Y(train_num 1:end);这里首先读取数据文件将其分为特征数据X和因变量数据Y。
然后按照设定的比例划分训练集和测试集为后续模型训练和评估做准备。
天牛须优化算法BSA实现% BSA参数设置 dim size(X_train,
; % 维度为特征数量 N 50; % 天牛数量 Max_iter 200; % 最大迭代次数 lb -10 * ones(1, dim); % 下限 ub 10 * ones(1, dim); % 上限 step 1; % 初始步长 delta
98; % 步长缩减因子 % 初始化天牛位置 X zeros(N, dim); for i 1:N X(i, :) lb (ub - lb).* rand(1, dim); end % 主循环 for t 1:Max_iter for i 1:N % 计算左右触角位置 left_antenna X(i, :) step * randn(1, dim); right_antenna X(i, :) - step * randn(1, dim); % 边界处理 left_antenna max(left_antenna, lb); left_antenna min(left_antenna, ub); right_antenna max(right_antenna, lb); right_antenna min(right_antenna, ub); % 计算目标函数值 left_fitness grnn_fitness(left_antenna, X_train, Y_train, X_test, Y_test); right_fitness grnn_fitness(right_antenna, X_train, Y_train, X_test, Y_test); % 更新天牛位置 if left_fitness right_fitness X(i, :) X(i, :) step * sign(left_antenna - right_antenna); else X(i, :) X(i, :) - step * sign(left_antenna - right_antenna); end % 边界处理 X(i, :) max(X(i, :), lb); X(i, :) min(X(i, :), ub); end % 更新步长 step step * delta; end % 找到最优解 [best_fitness, best_index] min([grnn_fitness(X(i, :), X_train, Y_train, X_test, Y_test) for i 1:N]); best_params X(best_index, :);在这段代码中先设置了BSA算法的各项参数如天牛数量、最大迭代次数、搜索空间的上下限等。
接着初始化天牛的位置。
在主循环中每次迭代计算天牛左右触角的位置评估触角处的目标函数值这里目标函数基于GRNN模型的性能根据比较结果更新天牛位置并对位置进行边界处理。
最后找到最优解也就是经过BSA优化后的GRNN模型参数。
GRNN相关函数实现function fitness grnn_fitness(params, X_train, Y_train, X_test, Y_test) spread params(
; % GRNN的spread参数 net newgrnn(X_train, Y_train, spread); % 创建GRNN网络 Y_pred sim(net, X_test); % 预测 fitness mean((Y_pred - Y_test).^
; % 均方误差作为适应度 end这个函数定义了基于GRNN模型的适应度计算方式。
接收经过BSA优化后的参数这里主要是GRNN的spread参数创建GRNN网络并进行预测用预测值与真实值的均方误差作为适应度均方误差越小说明模型性能越好对应BSA中该位置的适应度越高。
最终预测与结果展示% 使用最优参数创建GRNN网络 net newgrnn(X_train, Y_train, best_params(
); Y_pred sim(net, X_test); % 结果展示 figure; plot(1:length(Y_test), Y_test, b, DisplayName, 真实值); hold on; plot(1:length(Y_pred), Y_pred, r--, DisplayName, 预测值); xlabel(样本序号); ylabel(因变量值); legend; mse mean((Y_pred - Y_test).^
; fprintf(均方误差MSE: %.4f\n, mse);最后使用经过BSA优化得到的最优参数创建GRNN网络对测试集进行预测并将预测结果与真实值进行可视化展示同时计算并输出均方误差来评估模型的预测性能。
天牛须优化算法BSA广义神经网络GRNN做多特征输入单个因变量输出的拟合预测模型。
程序内注释详细直接替换数据就可以用。
程序语言为matlab。
通过上述步骤我们成功构建了基于天牛须优化算法BSA与广义神经网络GRNN的多特征输入、单个因变量输出的拟合预测模型并且通过Matlab代码实现了整个过程。
你只需按照数据准备部分的格式替换自己的数据就可以直接使用该程序进行类似的预测任务啦。