粒子群算法与引力搜索算法优化前向反馈神经网络FNN实现数据回归预测

粒子群算法与引力搜索算法优化前向反馈神经网络FNN实现数据回归预测

神经网络是一种可以通过学习数据模型进行近似函数拟合的机器学习模型，但神经网络的性能往往受到其参数设置和训练数据的限制，这就需要使用优化算法对神经网络进行进一步的优化。本文将介绍如何使用粒子群算法和引力搜索算法对前向反馈神经网络（FNN）进行优化，并实现数据回归预测。

粒子群算法是一种基于群体智能的全局优化算法，它通过模拟鸟群或鱼群行为来寻找全局最优解。在粒子群算法中，不同的“粒子”代表了搜索空间中的一个解，在搜索过程中，每个粒子的位置和速度都会根据其自身历史最优位置和全局最优位置进行更新。引力搜索算法是一种受到引力作用影响的优化算法，其中每个解都有一个质量，并且质量越高，则它的吸引力越大。在引力搜索算法中，每个解之间会相互受到引力作用，使得整个搜索空间向全局最优解靠拢。

前向反馈神经网络是一种最常用的神经网络模型，它由多个神经元和多个层次组成，每个神经元接收来自前一层神经元的输入，并产生一个输出。在本文中，我们使用MATLAB实现FNN的代码。

首先，我们需要导入数据集并对其进行预处理。本文中我们选择UCI Machine Learning Repository中的Wine Quality数据集作为目标数据集。我们将数据集分为训练集和测试集，然后对其进行特征缩放，即将每个特征值都映射到0和1之间。