回归预测 | MATLAB实现DBO-BP蜣螂优化算法优化神经网络多输入单输出回归预测

已于 2023-01-05 09:29:04 修改
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分类专栏： 智能学习 回归预测 文章标签： DBO-BP 神经网络 多输入单输出 回归预测
于 2023-01-04 20:40:36 首次发布
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本文介绍了利用MATLAB实现的DBO-BP蜣螂优化算法，优化神经网络进行多输入单输出的回归预测。DBO算法灵感来源于蜣螂的觅食行为，而BP神经网络是一种广泛使用的前馈网络，通过反向传播减少误差。文中还提及了网络的结构和学习过程，并提供了相关参考资料。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

回归预测 | MATLAB实现DBO-BP蜣螂优化算法优化神经网络多输入单输出回归预测

目录

基本介绍

MATLAB实现DBO-BP蜣螂优化算法优化神经网络多输入单输出回归预测。

  • 蜣螂优化群优化算法(DBO)是受群体捕食行为的启发而提出的，该算法是通过模仿蟑螂个体寻找整体最优值的追逐行为而建立的。
  • 蜣螂是一种昆虫，通常出现在黑暗和潮湿的地方。它们表现出追逐、聚集和分散等觅食行为。
  • BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
  • BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
  • BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。

程序设计

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