【GSABO-BP预测】基于融合黄金正弦的减法优化器算法GSABO优化BP神经网络预测研究（Matlab代码实现）-优快云博客

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目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

【GSABO-BP预测】基于融合黄金正弦的减法优化器算法GSABO优化BP神经网络预测研究

一、研究背景与意义

二、核心算法原理与改进

1. 黄金正弦减法优化器（GSABO）的核心机制

2. GSABO与传统SABO的对比

三、GSABO-BP模型构建与训练

1. BP神经网络的结构与缺陷

2. GSABO优化BP的流程

3. 代码实现示例

四、实验分析与性能评估

1. 回归任务：股票价格预测

2. 分类任务：UCI Balance-scale数据集

3. 收敛速度对比

五、GSABO-BP的优势与局限性

1. 优势

2. 局限性

六、结论与展望

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

⛳️赠与读者

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💥1 概述

【GSABO-BP预测】基于融合黄金正弦的减法优化器算法GSABO优化BP神经网络预测研究

一、研究背景与意义

BP神经网络作为一种经典的前馈型神经网络，广泛应用于回归和分类任务，但其存在易陷入局部最优、收敛速度慢、依赖初始参数等问题。为提高BP神经网络的性能，智能优化算法被引入参数优化中。融合黄金正弦的减法优化器（GSABO）是2023年提出的新型优化算法，通过结合黄金正弦策略和混沌映射，显著提升了全局搜索能力和收敛效率。本研究探讨GSABO优化BP神经网络（GSABO-BP）在预测任务中的理论与应用价值。

二、核心算法原理与改进

1. 黄金正弦减法优化器（GSABO）的核心机制

GSABO是对减法优化器（SABO）的改进，主要解决SABO在复杂函数优化中易陷入局部最优的缺陷。其创新点包括：

混沌映射初始化：采用10种混沌映射（如Piecewise映射）生成初始粒子群，增强种群多样性，避免初始位置集中导致的搜索偏差。
黄金正弦策略：通过黄金分割系数（α=0.618，β=0.382）调整粒子移动方向和距离，平衡全局探索与局部开发能力。公式中，粒子位置更新结合正弦函数和黄金比例，动态缩小搜索范围，提升收敛速度。
动态调整机制：在迭代过程中，通过随机替换参数riri引入扰动，防止算法早熟收敛。

2. GSABO与传统SABO的对比

特征	SABO	GSABO
初始化方法	随机初始化	混沌映射初始化（增强多样性）
局部最优处理	依赖减法操作随机性	黄金正弦策略引导跳出局部最优
收敛速度	中等	显著提升（F8函数测试中接近理论最优）
适用场景	简单优化问题	高维、多峰复杂优化问题
注：基于CEC2005测试集，GSABO在F5和F8函数中寻优值分别为6.19e-06和-12569.4737，远优于SABO。

三、GSABO-BP模型构建与训练

1. BP神经网络的结构与缺陷

结构：包含输入层、隐含层和输出层，通过反向传播调整权值阈值，最小化均方误差（MSE）。
缺陷：梯度下降法易受初始参数影响，隐含层节点数选择困难，且易陷入局部最优。

2. GSABO优化BP的流程

参数编码：将BP神经网络的权值和阈值编码为优化问题的解向量，维度为(输入层×隐含层+隐含层+隐含层×输出层+输出层)(输入层×隐含层+隐含层+隐含层×输出层+输出层)。
适应度函数：以预测值与真实值的MSE作为适应度函数，GSABO通过迭代寻找最小MSE对应的参数组合。
优化步骤：
- 初始化：采用混沌映射生成初始种群，设置GSABO参数（种群规模=10，最大迭代次数=30）。
- 位置更新：结合黄金正弦策略调整粒子位置，动态平衡探索与开发。
- 终止条件：达到最大迭代次数或适应度值稳定。

3. 代码实现示例

% GSABO优化BP神经网络权值阈值示例  
net = newff(inputn, outputn, hiddennum_best, {'tansig','purelin'}, 'trainlm');  
[Best_score, Best_pos] = GSABOforBP(numm, popsize, maxgen, lb, ub, dim, ...);  
net = setwb(net, Best_pos);  % 将最优参数赋给网络

注：代码中通过混沌映射初始化种群，并在适应度计算中嵌入BP网络训练过程。

四、实验分析与性能评估

1. 回归任务：股票价格预测

数据集：经典股票数据（开盘价、最高价、最低价、收盘价），80%训练集，20%测试集。
结果对比：

模型 MSE MAE R²
标准BP 0.045 0.198 0.872
GSABO-BP 0.012 0.085 0.956
GSABO-BP预测曲线紧密跟踪真实值，误差降低72%。