【BP回归预测】基于改进的鲸鱼算法优化BP神经网络回归预测（多输入单输出）附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-04 16:02:12 发布

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#算法 #回归 #神经网络

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在机器学习领域中，BP神经网络是一种被广泛使用的算法，它可以用于回归预测、分类和聚类等任务。然而，BP神经网络在处理高维数据时，容易遇到局部极小值和收敛速度慢的问题。为了解决这些问题，我们可以使用改进的鲸鱼算法来优化BP神经网络回归预测。

鲸鱼算法是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的优化算法。它可以通过模拟鲸鱼的寻找食物和交配等行为，来搜索最优解。改进的鲸鱼算法是在原有算法的基础上，增加了一些新的策略，如局部搜索和全局搜索等，以提高搜索效率和精度。

在进行BP神经网络回归预测时，我们需要先将输入数据进行归一化处理，以避免不同特征之间的差异对预测结果产生影响。然后，我们可以将数据集分成训练集和测试集，并使用训练集来训练BP神经网络模型。

在训练过程中，我们可以使用改进的鲸鱼算法来优化BP神经网络的权重和偏置值。具体来说，我们可以将BP神经网络的权重和偏置值看作是一个多维向量，然后使用鲸鱼算法来搜索最优的向量值。在搜索过程中，我们可以使用局部搜索和全局搜索策略，以避免陷入局部极小值。

最后，我们可以使用测试集来评估BP神经网络模型的预测性能。通常情况下，我们可以使用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）等指标来评估模型的预测精度。如果模型的预测精度较高，那么我们可以将其用于实际的回归预测任务中。

总之，基于改进的鲸鱼算法优化BP神经网络回归预测是一种有效的方法，可以提高模型的预测精度和搜索效率。在实际应用中，我们可以根据具体的数据集和任务需求，选择不同的优化算法和评估指标，以获得更好的预测结果。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );