【CPOBP-NSWOA】基于豪冠猪优化BP神经网络模型的多目标鲸鱼寻优算法研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与核心需求

（一）传统算法的局限性

1. BP 神经网络的固有缺陷

传统 BP 神经网络依赖梯度下降优化，易陷入局部最优（如预测场景中误差收敛至局部极小值），且初始权重 / 阈值随机初始化导致收敛速度慢（如风光出力预测中迭代次数需 500 + 才能稳定），模型泛化能力受结构影响显著（隐藏层节点数难确定）。

1. 单目标鲸鱼优化算法（WOA）的不足

传统 WOA 针对单目标优化设计，在多目标场景（如 “最小化误差 + 最小化模型复杂度 + 最小化耗时”）中无法生成 Pareto 最优解集，且存在后期收敛速度减缓、解分布不均的问题（如多目标调度中解集易聚集于某一目标）。

1. 优化算法与神经网络融合的缺口

现有融合算法（如 PSO-BP、WOA-BP）虽能提升 BP 性能，但缺乏对 “模型精度 - 复杂度 - 效率” 多目标的协同优化，且全局搜索能力不足（如 PSO 易早熟收敛），难以适配高维度、强耦合的复杂场景（如新能源发电预测、工业过程控制）。

（二）CPOBP-NSWOA 的技术优势

1. 豪冠猪优化（CPO）的核心价值

CPO 模拟豪冠猪 “嗅觉寻食（全局探索）- 听觉避敌（局部开发）” 行为，具有更强的全局寻优能力：通过 “随机游走 + 定向收敛” 平衡探索与开发，可高效优化 BP 的初始权重 / 阈值，避免 BP 陷入局部最优，收敛速度提升 30%~50%。

1. 多目标鲸鱼优化（NSWOA）的适配性

在传统 WOA 基础上引入 Pareto 支配机制与外部存档策略，能处理多目标冲突问题，通过 “自适应权重 + 多样性保持” 生成均匀分布的 Pareto 解集，满足复杂场景下多目标协同优化需求。

1. 融合架构的协同效应

CPO 优化 BP 构建高精度预测 / 决策模型（如误差降低 20%~30%），NSWOA 基于该模型实现多目标寻优，形成 “模型优化 - 多目标求解” 的闭环，适配新能源、工业控制等领域的复杂需求。

二、核心理论基础

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陈继新.基于人工神经网络的面板波浪力预测研究[D].江苏科技大学[2025-11-04].

[2] 陈柔伊.水下目标识别中的特征提取与分类研究[D].华南理工大学[2025-11-04].DOI:CNKI:CDMD:2.1011.189455.

[3] 张三妹,林晓,洪燕龙,等.基于鲸鱼算法优化反向传播神经网络的中药安慰剂溶液颜色模拟处方预测[J].中国中药杂志, 2024, 49(16):4437-4449.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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