基于布谷鸟优化的人工神经网络算法实现数据预测

布谷鸟优化算法在人工神经网络数据预测中的应用

最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布

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文章标签：算法 Matlab

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本文介绍了如何使用布谷鸟优化算法（CSOA）训练人工神经网络（ANN）以实现数据预测。通过MATLAB代码展示了算法实现过程，包括数据集加载、神经网络参数定义、权重初始化、优化算法参数设置、适应度计算、解码及预测。该方法结合了生物启发式优化与神经网络，为数据预测提供了新思路。

基于布谷鸟优化的人工神经网络算法实现数据预测

布谷鸟优化算法（Cuckoo Search Optimization Algorithm, CSOA）是一种基于自然界中布谷鸟寄生行为的启发式优化算法。它模拟了布谷鸟种群中的寄生行为，通过迭代搜索来优化问题的解。在本文中，我们将介绍如何使用布谷鸟优化算法来训练人工神经网络，并用于数据预测。我们还将提供相应的 MATLAB 代码以供参考。

首先，让我们了解一下人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）。ANN是一种模拟人脑神经系统结构和工作原理的计算模型。它由多个节点（神经元）和连接它们的权重组成，通过学习过程来调整这些权重以实现对输入数据的预测和分类。在本文中，我们将使用布谷鸟优化算法来训练神经网络的权重和偏置，以实现数据预测的任务。

下面是使用 MATLAB 实现基于布谷鸟优化算法的人工神经网络的代码：

% 数据准备
load('data.mat');  % 加载数据集，其中包含输入数据和对应的目标输出
input_data

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