基于MATLAB的随机蛙跳算法优化神经网络数据回归预测

最新推荐文章于 2024-04-18 12:20:15 发布
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文章标签： 算法 matlab 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/132074377
本文介绍了如何使用MATLAB结合随机蛙跳算法（SFLA）优化神经网络进行数据回归预测。SFLA模拟蛙群寻找食物的过程，通过迭代优化问题解。文章详细阐述了数据准备、算法实现以及种群更新策略，提供了关键代码示例，帮助读者理解和应用此方法来提升神经网络的预测性能。

基于MATLAB的随机蛙跳算法优化神经网络数据回归预测

随机蛙跳算法（Stochastic Frog Leaping Algorithm，SFLA）是一种基于自然界中蛙群行为的启发式优化算法。它模拟了蛙群在搜索食物过程中的跳跃行为，通过不断迭代来优化问题的解。

神经网络是一种应用广泛的机器学习模型，能够处理复杂的非线性关系。数据回归预测是神经网络中常见的任务，即根据已有的数据训练网络，并利用其预测未知数据的输出。

本文将介绍如何利用MATLAB编写代码，结合随机蛙跳算法优化神经网络的数据回归预测。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含输入特征X和对应输出Y的数据集。在MATLAB中，可以将数据存储在矩阵中，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个特征或输出。

接下来，我们将创建一个包含随机蛙跳算法的函数。代码如下：

function [best_solution, best_fitness] = SFLA(neural_network
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基于随机蛙跳算法的神经网络数据回归预测实现——MATLAB代码分享
2301_79326559的博客
08-09 195
在机器学习领域中，神经网络作为一种常见的模型，在数据挖掘、预测和分类等问题中都有着广泛的应用。本篇文章将介绍一种基于随机蛙跳算法(SFLA)的神经网络优化方法，实现对数据回归预测精度的提升，并分享其MATLAB代码。在回归预测问题中，神经网络通过输入已知的特征变量和输出目标变量，利用反向传播算法进行训练，以期望网络的输出接近于目标变量。针对神经网络在训练过程中存在的局部最优和收敛速度慢等问题，本文提出了一种基于SFLA的神经网络优化方法。基于随机蛙跳算法的神经网络数据回归预测实现——MATLAB代码分享。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【元启发式算法】随机蛙跳跃算法（SFLA）(附matlab代码实现)
qq_36130719的博客
03-29 1173
随机蛙跳跃算法（SFLA）是一种元启发式算法，或者更准确地说，它是一种模因算法，其灵感来自青蛙跳跃。SFLA基于Shuffled Complex Evolution（SCE-UA）使用的模型，并将模因进化纳入其中。它适用于任何类型的优化问题，离散的、连续的或混合的，通过修改基本算法中使用的运算符。
蛙跳算法及源代码
01-15
蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的性能。数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。
随机蛙跳算法 （SFLA）简单实现（Matlab代码实现）
m0_73907476的博客
04-22 1964
随着计算机科学与技术的迅速发展,人类生存空间的扩大以及认识与改造世界范围的拓宽,人们对科学技术提出了新的和更高的要求,其中高效的优化技术和智能计算的要求日益迫切。蛙跳算法具有较强的全局搜索能力,但同时对于一些复杂的问题依然存在着收敛速度不是很快、易于陷入局部极值的缺点,并且传统的蛙跳算法模型适合于解决连续优化问题,不适合解决离散的组合优化问题。为此,根据蛙跳算法的优化机理,提出了一种新的离散化蛙跳求解算法,并结合简化邻域搜索算法给出了三种改进策略,对新算法进行了改进。同时进行了仿真实验研究。
【预测模型】基于随机蛙跳算法 SFLA优化神经网络实现数据回归预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
12-07 421
随机蛙跳算(Shuffled Frog Leaping Lgorithm,SFLA)是进化计算领域中一种新兴,有效的亚启发式群体计算技术,近几年来逐渐受到学术界和工程优化领域的关注.SFLA结合了具有较强局部搜索(Local Search,LS)能力的元算(Memetic Algorithm,MA)和具有良好全局搜索(Global Search,GS)性能的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)特点,因此其寻优能力强,易于编程实现.详细阐述了SFLA的基本原理和流程,总
【BP回归预测】基于matlab随机蛙跳算法SFLA优化神经网络数据回归预测【含Matlab源码 2272期】.zip
09-10
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
【BP回归预测】基于matlab随机蛙跳算法优化BP神经网络SFLA-BP数据回归预测【含Matlab源码 2272期】
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12-09 1559
随机蛙跳算法优化BP神经网络SFLA-BP数据回归预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【预测模型】基于随机蛙跳算法 SFLA优化神经网络实现数据回归预测附matlab代码.zip
03-03
这篇资料主要介绍了一种利用随机蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA）优化神经网络（Neural Network, NN）以实现数据回归预测的方法，并提供了MATLAB实现的代码。下面将详细阐述其中涉及的知识点。 1...
基于随机蛙跳算法（SFLA）的简单调度问题（Matlab代码实现）
m0_73907476的博客
04-01 268
生产调度问题己被证明属于NP-hard问题,因此传统的优化方法己不能有效地求解大规模复杂的调度问题。基于此,近年来各种不同的人工智能方法逐渐被引入到调度领域中,取得了很大进展。它可以在较短的时间内得到令人满意的近似最优解,已经成为了一类能够有效解决生产调度问题的新型方法。生产调度问题作为企业生产管理和计算机集成制造系统的核心部分,近年来一直受到广大学者的密切关注。显而易见,系统、全面、合理、优化的生产调度方案不仅有助于提高企业的综合管理水平,而且可以为企业带来显著的经济效益。
蛙跳算法python代码
qq_43102141的博客
09-12 1616
这是用蛙跳算法写的一个3维矩阵正交化代码。 import numpy as np import random import math import matplotlib.pyplot as plt N=150 M=10 T=100 pi=math.pi def fun1(X,W): r=[] X=np.dot(X,W) R=np.corrcoef(X[:,0],X[:,1]) r.append(R...
基于多群粒子群优化和随机蛙跳算法的混合算法
03-29
针对粒子群算法和混合蛙跳算法在复杂函数寻优上并接近局部最优值的缺点，提出一种新的粒子群与混合蛙跳融合算法。算法采用多种群粒子群方法，每次进化后，将各子群中的最优粒子组成的新的群体，采用混合蛙跳模式进化，以提高散射的多样性。粒子群各子群的进化模式中，除考虑本子群最好的粒子外，还考虑到整体人群最好的粒子。相对于其他一些改进的粒子群或混合蛙跳算法，融合算法概念简单，易于实现，具有良好的分级搜索能力和较快的收敛速度。 ，，本文算法本身目前有一些常见的改进粒子群算法。
基本蛙跳程序matlab
09-14
基本蛙跳程序的matlab实现，还算好用，推荐下载
光谱特征选择之随机蛙跳算法RF
最新发布
weixin_42621095的博客
04-18 1770
光谱特征提取算法
蛙跳算法 Matlab 实现
学习使你进步。
07-27 402
蛙跳算法是一种高效的全局优化算法，具有良好的收敛性和适应性。蛙跳算法（Jumping Frog Algorithm）是一种基于动物行为的启发式优化算法，模拟了青蛙捕捉食物的过程。% 能量值为适应度值的相反数。可以看出，蛙跳算法能够很快的找到 Rosenbrock 函数的最小值。% 初始化最优解和最优适应度值。% 计算适应度值和能量值。% 非食物蛙采用游泳策略。% 食物蛙采用跳跃策略。% 判断是否为食物蛙。
进化算法——蛙跳算法Python代码
AIChemist
03-15 2361
进蛙跳算法Python代码蛙跳算法原理Python代码参考文献 蛙跳算法原理 假设种群个数为 chromnumchromnumchromnum ， 分组个数为 groupnumgroupnumgroupnum，那么每个组中的个体数量为 chromnum/groupnumchromnum / groupnumchromnum/groupnum。 种群分组策略：先获得种群的适应度值，将适应度值从大到小排序，然后按照顺序依次分组，即排序第一为第一组第一个，排序第二位第二组第二个。。。直至分组完成。 假设一个种
蛙跳算法（Matlab实现）
ByteSparkX的博客
09-11 670
蛙跳算法（Jumping Frog Algorithm，简称JFA）是一种启发式优化算法，灵感来源于青蛙的跳跃行为。它模拟了青蛙在寻找食物时的跳跃过程，通过跳跃的方式在搜索空间中寻找最优解。本文将介绍蛙跳算法的原理，并提供Matlab实现的源代码。以上是蛙跳算法的Matlab实现代码。你可以根据实际问题，自定义适应度函数来评估解的质量。通过调整参数和自定义适应度函数，你可以将该算法应用于不同的优化问题中。希望这篇文章对你有帮助！如果你还有其他问题，欢迎继续提问。蛙跳算法（Matlab实现）
蛙跳算法例子
m0_38012434的博客
02-22 770
蛙跳算法（Jumping Frog Algorithm，简称JFA）是一种仿生优化算法，模拟了青蛙在搜索食物时的跳跃行为。该算法通过模拟青蛙的跳跃过程来寻找最优解，适用于连续优化、离散优化和多目标优化等问题。new_frog = max(x_min, min(new_frog, x_max)) # 确保新位置在搜索空间内。接着设置了算法的参数，并调用该函数来解决优化问题。# 如果新位置比当前位置更优，则更新青蛙的位置。# 计算每只青蛙的目标函数值。# 计算跳跃的方向和距离。# 计算跳跃后的位置。
光谱特征选择---随机蛙跳变量选择RF
qq_35667901的博客
05-29 8123
我们已经连续好几期在讲特征变量选择算法，这其中一个很重要的一个原因是：光谱数据的高维冗余性和目标值与少数解释变量之间的相关性，也就是特征解释问题。如何从实际测量的高维光谱数据中选择具有解释能力（特征变量）的变量是目前特征选择或者特征降维的主要研究内容，也是光谱分析建模的关键组成。 本期分享的随机蛙跳（Random Frog， RF）主要参考李宏东老师于2012年发表在ACA的论文（题目见文末），区别于由Kevin Lanes和Mustafa Eusuff于2003年提出的随...
混合蛙跳算法优化神经网络在数据预测中的应用与Matlab仿真
标题“基于混合蛙跳优化SFLA训练神经网络进行数据预测matlab仿真”涉及了以下几个核心概念： - **混合蛙跳优化（Hybrid Frog Leaping Algorithm, SFLA）**：这是一种启发式优化算法，其灵感来自于青蛙的觅食行为。...
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