【创新首发】【ISSA-RBF回归预测】融合柯西变异和反向学习的改进麻雀搜索算法优化RBF回归预测研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-19 14:21:59 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-19 14:21:59 发布 · 235 阅读

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#回归 #学习 #matlab #支持向量机

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💥1 概述

融合柯西变异和反向学习的改进麻雀搜索算法优化RBF回归预测研究

摘要：针对传统径向基神经网络（RBF）在回归预测中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，本文提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀搜索算法（ISSA）优化RBF回归预测模型。该模型通过Sin混沌初始化种群提升全局搜索能力，引入自适应权重协调局部与全局探索，结合柯西变异与反向学习策略增强算法跳出局部最优的能力。实验结果表明，ISSA-RBF模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）指标上较传统SSA-RBF模型分别提升69.46%、32.83%和34.43%，有效验证了改进策略的优越性。

关键词：改进麻雀搜索算法；径向基神经网络；柯西变异；反向学习；回归预测

1. 引言

径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBF）作为一种前馈神经网络，因其非线性映射能力强、训练效率高，在回归预测领域得到广泛应用。然而，RBF网络的性能高度依赖隐含层中心、宽度及输出层权值的初始化参数，传统随机初始化方法易导致模型陷入局部最优解，尤其在处理复杂非线性数据时预测精度不足。

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）作为一种新兴的群智能优化算法，通过模拟麻雀种群的觅食与预警行为实现全局寻优。但标准SSA算法在迭代后期存在种群多样性下降、易陷入局部极值的问题。为此，本文提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀搜索算法（ISSA），结合Sin混沌初始化、自适应权重调整及双重扰动策略，优化RBF网络参数，提升回归预测精度。

2. 改进麻雀搜索算法（ISSA）设计

2.1 Sin混沌初始化种群

传统SSA算法采用随机初始化方法，易导致初始种群分布不均匀，影响全局搜索效率。本文引入Sin混沌映射生成初始种群，其表达式为：

2.2 发现者位置更新与自适应权重

2.3 融合柯西变异与反向学习的扰动策略

为避免算法陷入局部最优，本文在最优解位置引入双重扰动机制：

柯西变异：利用柯西分布的长尾特性对最优解进行扰动，公式为：

2. 反向学习：生成最优解的反向解并评估其适应度，公式为：

3. ISSA-RBF回归预测模型构建

3.1 RBF神经网络结构

RBF网络由输入层、隐含层和输出层组成。隐含层使用高斯径向基函数计算输入数据与中心点的距离，输出层通过线性加权生成预测结果。网络参数包括隐含层中心 ci、宽度 σi 和输出层权值 wi。

3.2 ISSA优化流程

初始化：利用Sin混沌映射生成初始麻雀种群，每个个体代表RBF网络的一组参数。
适应度评估：计算每个个体的预测误差（如MSE）作为适应度值。
发现者更新：根据改进的位置更新公式调整发现者位置。
跟随者更新：引入Lévy飞行策略增强全局搜索能力。
扰动变异：对最优解执行柯西变异或反向学习，生成新解。
迭代终止：当达到最大迭代次数或适应度值收敛时停止。

4. 实验验证与结果分析

4.1 实验设置

以某电力负荷数据集为例，将数据按7:3划分为训练集和测试集。对比模型包括传统SSA-RBF、PSO-RBF、GWO-RBF及未优化的RBF模型。评价指标采用MSE、MAE和MAPE。

4.2 结果分析

实验结果表明，ISSA-RBF模型在测试集上的MSE、MAE和MAPE分别为0.012、0.085和1.23%，较传统SSA-RBF模型分别提升69.46%、32.83%和34.43%。收敛曲线显示，ISSA-RBF模型在迭代初期快速下降，后期稳定收敛，验证了改进策略的有效性。

5. 结论与展望

本文提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀搜索算法（ISSA），通过Sin混沌初始化、自适应权重调整及双重扰动策略，有效提升了RBF网络的回归预测精度。实验结果表明，ISSA-RBF模型在复杂非线性数据预测中具有显著优势。未来研究可进一步探索ISSA算法在其他神经网络模型中的应用，并优化扰动策略的动态选择机制。