基于秃鹰搜索算法优化椭圆基神经网络(EBF)的回归预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

基于秃鹰搜索算法（BES）优化椭圆基函数神经网络（EBFNN）的回归预测模型（BES-EBFNN），是通过 BES 的全局寻优能力解决 EBFNN 基函数参数（中心、宽度）和输出权重难以自适应优化的问题，同时保留 EBFNN 对非线性数据的强拟合能力，在复杂回归场景（如工业过程参数预测、能源负荷预测）中精度与稳定性更优。其核心逻辑是：用 BES 优化 EBFNN 的关键参数（提升模型泛化性），再通过椭圆基函数的局部逼近特性捕捉数据非线性规律，最终构建高精度回归预测模型。

一、核心组件原理与协同逻辑

该模型由 “椭圆基函数神经网络（EBFNN）” 和 “秃鹰搜索算法（BES）” 构成，二者通过 “参数优化 - 非线性拟合” 的闭环实现性能提升，各组件功能与关联如下：

1. 椭圆基函数神经网络（EBFNN）：强非线性拟合的局部逼近网络

EBFNN 是径向基函数神经网络（RBFNN）的改进形式，将径向基函数（对称球形核）替换为椭圆基函数（非对称椭圆核），通过调整椭圆的轴长比适配数据的各向异性分布（如沿某一维度波动更剧烈的数据），核心优势体现在对复杂非线性关系的刻画能力。

2. 秃鹰搜索算法（BES）：模拟秃鹰捕食的高效寻优算法

BES 模拟秃鹰在捕食过程中的 “选择搜索区域 - 俯冲捕捉 - 围攻猎物” 行为，通过三级搜索策略平衡全局探索与局部开发，适合优化高维、多峰的参数空间（如 EBFNN 的参数组合）。

• 核心机制：

  1. 选择搜索区域（全局探索）

     ：秃鹰随机选择潜在猎物区域（参数空间随机采样），通过调整搜索步长扩大覆盖范围，避免错过全局最优参数；

  2. 俯冲捕捉（局部开发）

     ：锁定区域后，沿螺旋轨迹向最优解俯冲（围绕当前最优参数进行局部精细化搜索），提升参数精度；

  3. 围攻猎物（收敛强化）

     ：通过动态调整位置更新公式，在最优解周边集中搜索，加速收敛至全局最优。

• 优化目标：将 EBFNN 的参数（中心 c、宽度 σ、权重 w、偏置 b）编码为 BES 的 “秃鹰个体”，以模型在验证集上的回归误差（如均方根误差 RMSE）为适应度函数，误差越小，参数组合的适应度越高。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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