秃鹰优化算法BES优化广义神经网络GRNN实现多特征拟合预测

原创于 2025-12-31 10:57:14 发布 · 512 阅读

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秃鹰优化算法BES优化广义神经网络GRNN做多特征输入，单个因变量输出的拟合预测模型。程序内注释详细直接替换数据就可以用。程序语言为matlab。不会替换数据的可以免费指导替换数据。想要的加好友我吧。

嘿，各位搞数据预测和机器学习的小伙伴们，今天来和大家分享一个超有意思的组合：秃鹰优化算法BES（Bald Eagle Search）搭配广义神经网络GRNN（Generalized Regression Neural Network），实现多特征输入、单个因变量输出的拟合预测模型，而且是用Matlab来实现哦！

秃鹰优化算法BES和广义神经网络GRNN简介

秃鹰优化算法BES是一种受秃鹰觅食行为启发的元启发式优化算法。它模拟了秃鹰在寻找食物过程中的策略，通过不断探索和利用环境信息，找到最优解。而广义神经网络GRNN则是一种基于径向基函数的神经网络，对于函数逼近、时间序列分析和模式识别等任务表现出色，尤其在数据拟合方面有着独特的优势。

Matlab实现代码及分析

数据准备

% 假设我们有一个多特征数据集，这里以简单的三特征为例
% 第一列为特征1，第二列为特征2，第三列为特征3，第四列为因变量
data = [1 2 3 10;
        2 3 4 15;
        3 4 5 20;
        4 5 6 25;
        5 6 7 30];
input_data = data(:, 1:3); % 提取多特征数据
output_data = data(:, 4); % 提取因变量数据

这里我们简单构建了一个数据集，inputdata就是我们的多特征输入，outputdata是对应的单个因变量输出。实际应用中，大家可以根据自己的数据替换这个data矩阵。

初始化秃鹰优化算法BES相关参数

% 种群规模
pop_size = 30;
% 最大迭代次数
max_iter = 100;
% 问题维度，这里等于特征数
dim = size(input_data, 2);
% 搜索空间边界
lb = repmat(-10, [1, dim]);
ub = repmat(10, [1, dim]);

在这部分，我们设置了秃鹰优化算法BES运行所需要的基本参数，比如种群规模popsize，这决定了每次迭代中有多少个“秃鹰”在寻找最优解；maxiter表示最大迭代次数，限制了算法的运行时间；dim根据我们的特征数来确定，因为BES算法要对每个特征对应的权重等参数进行优化；lb和ub则定义了搜索空间的下限和上限，避免算法搜索到不合理的区域。

定义适应度函数

% 适应度函数就是评估GRNN模型预测准确性的函数
function fitness = fitness_function(sol)
    % 使用秃鹰优化算法找到的解来调整GRNN模型参数
    net = newgrnn(input_data, output_data, sol(1));
    % 进行预测
    pred = sim(net, input_data);
    % 计算均方误差作为适应度
    fitness = mean((pred - output_data).^2);
end

这个适应度函数至关重要，它以秃鹰优化算法找到的解（这里假设解的第一个元素是用于调整GRNN模型spread参数的值）来构建GRNN模型，然后用这个模型对训练数据进行预测，最后通过计算预测值和实际值之间的均方误差（MSE）来衡量模型的好坏，均方误差越小，说明模型预测越准确，这个解的适应度就越高。

运行秃鹰优化算法BES

[best_sol, best_fitness] = BES(pop_size, max_iter, dim, lb, ub, @fitness_function);

这里调用我们实现的秃鹰优化算法BES函数（假设已经实现了这个函数，实际使用时需要自行编写完整的BES函数），通过不断迭代，找到最优解bestsol和对应的最优适应度bestfitness。

使用最优解构建最终的GRNN模型并预测

% 使用找到的最优解构建最终的GRNN模型
final_net = newgrnn(input_data, output_data, best_sol(1));
% 假设我们有新的测试数据
new_input = [6 7 8];
% 进行预测
new_pred = sim(final_net, new_input);
disp(['预测值为：', num2str(new_pred)]);

在找到最优解后，我们用这个最优解来构建最终的GRNN模型finalnet，然后可以用这个模型对新的数据进行预测。这里简单假设了一组新的测试数据newinput，并输出预测结果。

替换数据指导

如果大家在实际使用中不知道如何替换数据，不用担心，可以加我好友，我会免费指导大家替换数据，确保这个模型能顺利应用到你们自己的数据集上。直接按照上面代码中数据准备部分的格式，将你们自己的数据替换到data矩阵中就行啦，然后运行整个程序，就可以看到基于你们数据的预测结果咯。希望这个模型能对大家的项目有所帮助呀！