基于GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络时序回归预测研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-13 19:26:52 发布

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#算法 #神经网络 #回归

本文介绍了一种结合GWO算法优化BP神经网络的时序回归预测方法，实验结果显示其在非线性时序数据预测中性能优于传统BP，具有更快的收敛速度。

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、讲解文档

💥1 概述

基于GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络时序回归预测研究

摘要：时序回归预测是一种重要的预测方法，对于复杂的非线性时序数据具有很强的适用性。本文提出了一种基于灰狼优化算法（GWO）和BP神经网络的时序回归预测方法。首先，利用GWO算法对BP神经网络的初始权重和偏置进行优化，以提高BP神经网络的收敛速度和预测精度。然后，利用优化后的BP神经网络对时序数据进行回归预测。实验结果表明，与传统的BP神经网络相比，基于GWO-BP灰狼算法的预测方法在时序回归预测中具有更好的性能和收敛速度。

关键词：GWO-BP灰狼算法；时序回归预测；BP神经网络；优化

1. 引言
时序回归预测是一种重要的预测方法，广泛应用于金融、气象、环境等领域。传统的时序回归预测方法包括线性回归、ARIMA模型等，但这些方法往往难以处理非线性、高维度的时序数据。BP神经网络作为一种强大的非线性模型，能够很好地拟合复杂的时序数据，因此在时序回归预测中得到了广泛应用。然而，BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，影响了其在时序回归预测中的性能。

为了克服BP神经网络的缺点，本文提出了一种基于灰狼优化算法（GWO）和BP神经网络的时序回归预测方法。GWO算法是一种新兴的优化算法，模拟了灰狼群体的捕食行为，具有收敛速度快、全局寻优能力强等优点。本文利用GWO算法对BP神经网络的初始权重和偏置进行优化，以提高BP神经网络的收敛速度和预测精度。然后，利用优化后的BP神经网络对时序数据进行回归预测。实验结果表明，与传统的BP神经网络相比，基于GWO-BP灰狼算法的预测方法在时序回归预测中具有更好的性能和收敛速度。

2. GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络
2.1 BP神经网络
BP神经网络是一种常见的前向反馈神经网络，具有强大的拟合能力和泛化能力。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，通过反向传播算法不断调整权重和偏置，使得网络输出与实际值之间的误差最小化。然而，BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，影响了其在时序回归预测中的性能。

2.2 灰狼优化算法
灰狼优化算法是一种新兴的优化算法，模拟了灰狼群体的捕食行为。在算法中，每一只灰狼代表一个潜在的解，灰狼群体根据个体的适应度和距离目标的距离来调整自身位置，最终找到全局最优解。灰狼优化算法具有收敛速度快、全局寻优能力强等优点，在优化问题中得到了广泛应用。

2.3 GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络
基于上述分析，本文提出了一种基于GWO-BP灰狼算法的时序回归预测方法。具体步骤如下：

（1）初始化灰狼群体，包括灰狼个体的位置和适应度。

（2）利用GWO算法对BP神经网络的初始权重和偏置进行优化，得到优化后的BP神经网络。

（3）利用优化后的BP神经网络对时序数据进行回归预测。

（4）根据预测结果和实际结果计算误差，更新灰狼群体的位置和适应度。

（5）重复步骤（2）~（4），直到满足停止条件。

3. 实验结果分析
本文在多个时序数据集上进行了实验，比较了基于GWO-BP灰狼算法和传统BP神经网络的时序回归预测性能。实验结果表明，基于GWO-BP灰狼算法的预测方法在时序回归预测中具有更好的性能和收敛速度，能够更准确地预测时序数据的趋势和波动。

4. 结论
本文提出了一种基于GWO-BP灰狼算法的时序回归预测方法，通过优化BP神经网络的初始权重和偏置，提高了BP神经网络的收敛速度和预测精度。实验结果表明，基于GWO-BP灰狼算法的预测方法在时序回归预测中具有更好的性能和收敛速度，对于复杂的非线性时序数据具有很强的适用性。未来，我们将进一步优化算法参数，提高算法的稳定性和鲁棒性，拓展算法在其他预测问题中的应用。