回归预测|2024年最新优化算法美洲狮优化器PO 基于美洲狮PO优化BP神经网络数据时间序列算法完整Maltab程序有对比

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回归预测|2024年最新优化算法美洲狮优化器PO 基于美洲狮PO优化BP神经网络数据时间序列算法完整Maltab程序有对比

文章目录

一、基本原理
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

回归预测|2024年最新优化算法美洲狮优化器PO 基于美洲狮PO优化BP神经网络数据时间序列算法完整Maltab程序有对比

一、基本原理

PO-BP回归预测结合了美洲狮优化算法（POA）和BP神经网络（BP Neural Network），旨在提高回归模型的预测能力。以下是详细原理和流程：

1. 美洲狮优化算法（POA）简介

美洲狮优化算法（POA）是模仿美洲狮捕猎和生存策略的新型优化算法，具有以下特点：

捕猎行为：模拟美洲狮的捕猎策略来进行全局搜索。
社群行为：通过集体合作和信息共享来增强搜索效率。
适应性：在不同的搜索阶段调整算法参数，平衡探索和利用。

2. BP神经网络（BP Neural Network）简介

BP神经网络是一种前馈神经网络，通过误差反向传播算法进行训练。主要包括：

输入层：接收输入数据。
隐藏层：对数据进行非线性映射。
输出层：生成预测结果。
训练过程：通过反向传播算法调整权重和偏置以最小化预测误差。

3. PO-BP回归预测流程

PO-BP回归预测方法结合了POA优化算法和BP神经网络，具体流程如下：

初始化：
- 设置POA算法的参数，如种群规模、迭代次数、搜索空间等。
- 初始化POA中的美洲狮的位置，代表BP神经网络的初始权重和偏置。
定义BP神经网络：
- 确定网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数。
- 初始化网络权重和偏置，使用POA优化的初始位置。
训练BP神经网络：
- 前向传播：将输入数据通过网络计算输出。
- 误差计算：计算预测输出与真实值之间的误差。
- 反向传播：通过误差反向传播算法调整权重和偏置，以减少误差。
POA优化：
- 捕猎行为：在整个搜索空间内寻找最优的网络权重和偏置。
- 社群行为：利用美洲狮群体的协作来提高搜索效果。
- 适应性调整：根据当前的优化状态调整算法参数，以提高收敛速度和优化效果。
评估与更新：
- 使用验证集评估BP神经网络的预测性能。
- 更新美洲狮的位置，根据网络性能优化权重和偏置。
停止准则：
- 判断是否达到最大迭代次数或误差是否足够小，若满足条件则停止优化。
模型验证：
- 使用测试集评估最终优化的BP神经网络模型的性能，确保其具有良好的泛化能力和稳定性。

总结

POA-BP回归预测方法通过结合美洲狮优化算法的全局搜索能力和BP神经网络的回归建模能力，提升了回归模型的预测精度。POA负责优化BP神经网络的权重和偏置，而BP神经网络进行实际的回归预测。这样，模型能够更准确地预测目标变量。

二、实验结果

1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；

2.excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；

3.命令窗口输出R2、MSE、MAE；

4.可视化：代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。
在这里插入图片描述

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%%  数据平铺
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

四、代码获取

斯

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出