基于布谷鸟算法和灰色神经网络的数据回归预测模型实现及Matlab源码

基于布谷鸟算法和灰色神经网络的数据回归预测模型实现及Matlab源码

数据预测是当前研究的热点之一，而灰色神经网络模型（GM(1,1)）因其良好的预测精度和简单易用的特点受到了广泛关注。然而，在实际应用中，选取合适的参数对于灰色神经网络的预测效果至关重要。因此，本文提出了一种基于布谷鸟算法优化灰色神经网络模型的数据回归预测方法，并给出了相应的Matlab源码。

首先，介绍一下布谷鸟算法和灰色神经网络模型的原理。布谷鸟算法是一种基于模拟自然界鸟类觅食行为的启发式优化算法，通过模拟鸟群搜索、觅食和避免天敌等行为来不断改进每个解的质量，以求得最优解。而灰色神经网络模型则是将时间序列数据通过累加生成一个一次累加数列并对其进行微分，将微分数据作为输入节点的输入，利用灰色预测模型进行预测的一种灰色理论预测方法。

在本文提出的方法中，首先使用布谷鸟优化算法寻找灰色神经网络模型的最优参数，具体来说，就是对灰色神经网络的激励函数、输入权重和阈值进行优化，以使得预测误差最小。该算法在每次迭代中，通过调整候选解以获得更好的适应度值，直到收敛或达到最大迭代次数为止。

下面给出了相应的Matlab源码：

% 基于布谷鸟算法优化灰色神经网络模型的数据回归预测方法
% 初始化布谷鸟算法的参数
N = 100