蚁群算法回归预测

最新推荐文章于 2025-08-02 10:34:45 发布

优化大师傅

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文章标签：算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Liang_1_/article/details/129379779

该文使用MATLAB进行数据处理，从data1.xls中读取数据并进行预处理，保留特定列。通过随机选择70%的数据作为训练集，剩余为测试集。然后对数据进行归一化处理，构建一个8个隐藏层节点的神经网络。采用HS算法初始化参数，利用蚁群算法（ACO）优化BP网络，进行训练和预测，比较预测值与实际值，展示预测效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

clc
clear
close all
data=xlsread('data1.xls');
data(:,[7,9,20])=[];
[r c]=size(data);

k=rand(1,r);
[m,n]=sort(k);
kkk=round(r*0.7);
% b=ismissing(data);
% sum(b)
input=data(:,1:end-1);
output=data(:,end);
%% 训练数据
P_train=input(n(1:kkk),:)';% 输入3-12列
T_train=output(n(1:kkk),:)';% 输出13列
%% 测试样本
P_test=input(n(kkk+1:end),:)';% 输入3-12列
T_test=output(n(kkk+1:end),:)';% 输出13列

%% 数据归一化
% 训练样本
[Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train,-1,1);
Pn_test = mapminmax('apply',P_test,inputps);
% 测试样本
[Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train,-1,1);
Tn_test = mapminmax('apply',T_test,outputps);

[inputnum,N]=size(Pn_train);%输入节点数量
outputnum=size(Tn_train,1);%输出节点数量

hiddennum=8;
%构建网络
net=newff(Pn_train,Tn_train,hiddennum);

%% HS算法参数初始化
nVar=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum;

%% 蚁群算法ACO参