【深度学习回归对比】NRBO-DBN与标准DBN回归预测对比研究（出图新颖含雷达图、极坐标图，评估指标全）

本文将牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer，NRBO)与深度置信网络(DBN)相结合，形成NRBO-DBN 回归预测模型，采用NRBO智能算法对深度置信网络DBN的超参数：隐藏层节点数目，反向迭代次数，反向学习率进行寻优，并利用交叉验证抑制过拟合问题，进行了多输入单输出回归预测。

本文将NRBO-DBN 与标准深度置信网络DBN多特征回归预测模型进行了效果对比研究，具体效果展示如下。

牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer，NRBO)受到Newton-Raphson方法的启发。它使用两个规则来探索整个搜索过程：Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO)，并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。该成果于2024年2月发表在中科院2区top SCI期刊，目前没人用，需要论文的抓紧了！这就是机会！该算法也可改写为分类故障诊断或时序预测！

NRBO-DBN与标准深度置信网络DBN多特征回归预测对比模型代码，采用Matlab编写，代码注释详细，编写逻辑清晰易懂，可一键运行，数据集采用excel数据形式，方便替换数据集。适合新手学习和SCI建模使用。

评价指标全面包括 MAE,MAPE,MSE,RMSE,R2,RPD等性能指标，结果分析图多且新颖包括预测对比图果，新颖含雷达图、极坐标图等SCI喜好图片进行可视化分析，使用起来简单方便，直接替换成自己的数据即可生成美观图形用于写作。

也可采用其他智能优化算法或者将回归预测改换为分类、时序预测等模型。

运行效果与数据集展示如下：