基于鹅优化算法GOOSE优化BP神经网络研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本研究针对传统 BP 神经网络在训练过程中易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，提出基于鹅优化算法（GOOSE）优化 BP 神经网络的方法。首先详细介绍 GOOSE 算法与 BP 神经网络的基本原理，然后阐述 GOOSE 算法对 BP 神经网络初始权值和阈值优化的具体流程。通过构建分类与回归实验，将优化后的 BP 神经网络与传统 BP 神经网络进行对比，结果表明该方法有效提高了神经网络的预测精度和收敛速度，为 BP 神经网络的改进提供了新途径。

关键词

鹅优化算法；BP 神经网络；权值优化；阈值优化；预测精度；收敛速度

一、引言

BP（Back Propagation）神经网络作为一种应用广泛的多层前馈神经网络，凭借其强大的非线性映射能力，在模式识别、数据预测、故障诊断等众多领域取得了显著成果。然而，BP 神经网络在实际应用中存在一些局限性，如初始权值和阈值随机设置，导致网络容易陷入局部最优解，且收敛速度较慢，影响了网络的训练效率和预测准确性。

智能优化算法的出现为解决 BP 神经网络的上述问题提供了新的思路。智能优化算法通过模拟自然界生物的行为或物理现象，在解空间中进行搜索，能够有效避免陷入局部最优，提高搜索效率。鹅优化算法（GOOSE）是一种新型智能优化算法，它模拟鹅群在飞行和觅食过程中的协作与竞争行为，具有结构简单、全局搜索能力强等特点。将 GOOSE 算法应用于 BP 神经网络的优化，有望改善 BP 神经网络的性能，提升其在实际应用中的效果。

二、鹅优化算法（GOOSE）与 BP 神经网络原理

2.1 鹅优化算法（GOOSE）原理

鹅优化算法模拟鹅群的迁徙和觅食行为。在鹅群中，领头鹅引领方向，其他鹅会根据领头鹅的位置、自身与领头鹅的距离以及周围环境信息调整飞行或移动方向。算法主要包含以下几个关键步骤：

1. 初始化种群：在解空间中随机生成一定数量的鹅个体，每个个体代表一个潜在解，其位置对应解的参数。

1. 适应度计算：根据具体的优化问题，定义适应度函数，计算每个鹅个体的适应度值，以此评估个体的优劣。

1. 位置更新：鹅个体根据自身与领头鹅的位置关系、随机因素以及信息素（模拟鹅群间的信息交流）等因素更新位置。例如，普通鹅会朝着领头鹅的方向移动，同时受到随机扰动以增强搜索的多样性；领头鹅则根据全局最优位置和自身经验调整方向，引导整个鹅群向更优区域搜索。

1. 迭代优化：重复适应度计算和位置更新步骤，不断迭代，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或适应度值满足要求），此时得到的最优个体即为算法的优化结果。

2.2 BP 神经网络原理

BP 神经网络由输入层、隐含层和输出层组成，各层之间通过神经元相互连接，神经元之间的连接强度由权值表示。BP 神经网络的训练过程主要包括正向传播和反向传播两个阶段：

1. 正向传播：输入数据从输入层进入网络，依次经过隐含层处理，最终在输出层产生输出。在这个过程中，每个神经元接收上一层神经元的输出，通过激活函数进行计算，将结果传递给下一层神经元。

1. 反向传播：计算网络输出与期望输出之间的误差，然后将误差从输出层反向传播到输入层。在反向传播过程中，根据误差调整各层神经元之间的权值和阈值，以减小误差。通过不断重复正向传播和反向传播过程，逐步提高网络的预测准确性。

三、基于 GOOSE 算法优化 BP 神经网络的方法

3.1 优化目标确定

BP 神经网络的初始权值和阈值对网络的性能有着重要影响。随机设置的初始权值和阈值可能导致网络陷入局部最优，因此，将 BP 神经网络的初始权值和阈值作为 GOOSE 算法的优化对象，以提高网络的全局搜索能力和收敛速度。

3.2 编码方式

3.3 适应度函数设计

3.4 优化流程

四、结论

本研究成功将鹅优化算法应用于 BP 神经网络的优化，通过优化 BP 神经网络的初始权值和阈值，有效提高了神经网络的预测精度和收敛速度。在分类和回归实验中，基于 GOOSE 优化的 BP 神经网络均表现出优于传统 BP 神经网络的性能。未来的研究可以进一步探索 GOOSE 算法与 BP 神经网络在更多复杂实际问题中的应用，同时尝试与其他智能优化算法结合，以获得更好的优化效果。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 尹相国,张文,胡柏华,等.基于BP神经网络算法的新一代智能变电站控制障碍分析与定位技术研究[J].自动化与仪器仪表, 2023(8):144-149.

[2] 祖向荣.智能电网监控中的分布式复杂事件处理技术研究[D].华北电力大学;华北电力大学(北京),2017.DOI:10.7666/d.Y3263703.

[3] 皮志勇,汪洋,李振兴,等.一种基于故障树加权的智能变电站通信链路故障定位方法[J].  2023.DOI:10.11930/j.issn.1004-9649.202210085.

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