多输入多输出 | 基于鲸鱼算法优化径向基神经网络WOA-RBF的多输入多输出预测算法研究Matlab实现

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于 2023-12-07 23:34:21 发布

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分类专栏：神经网络预测文章标签：算法神经网络 matlab

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本文探讨了在人工智能背景下，如何通过结合鲸鱼优化算法和径向基神经网络的WOA-RBF算法提升多输入多输出预测的性能。实验结果显示，WOA-RBF在MIMO预测中表现出更快的收敛速度和更好的泛化能力。

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🔥 内容介绍

在当今科技发展迅猛的时代，人工智能和大数据分析已经成为各行各业的热门话题。在这个背景下，预测算法的研究和应用也变得越来越重要。本文将讨论基于鲸鱼算法优化径向基神经网络（WOA-RBF）的多输入多输出预测算法研究。

首先，让我们来了解一下径向基神经网络（RBF）。RBF是一种人工神经网络，它的特点是隐藏层神经元的激活函数是径向基函数。RBF网络在模式识别、函数逼近和时间序列预测等领域有着广泛的应用。然而，传统的RBF网络在处理多输入多输出（MIMO）预测问题时存在着一些局限性，例如收敛速度慢、泛化能力差等。

为了克服传统RBF网络的局限性，研究人员提出了WOA-RBF算法。WOA-RBF算法是基于鲸鱼优化算法（WOA）和RBF网络相结合的一种新型算法。鲸鱼优化算法是一种新兴的优化算法，它模拟了鲸鱼觅食的行为，具有较强的全局搜索能力和快速收敛速度。将WOA算法应用于RBF网络中，可以有效地提高网络的预测性能，特别是在MIMO预测问题中表现突出。

本文的研究目的是探讨如何利用WOA-RBF算法来优化MIMO预测问题。研究人员通过对比实验分析了WOA-RBF算法与传统RBF网络在MIMO预测问题上的性能差异，并提出了相应的改进方案。实验结果表明，WOA-RBF算法在MIMO预测问题中具有更好的收敛速度和泛化能力，能够更准确地预测多个输入对多个输出的关系，为实际应用提供了更可靠的预测结果。

总之，基于鲸鱼算法优化径向基神经网络WOA-RBF的多输入多输出预测算法是一项具有重要理论和实际意义的研究。通过本文的研究，我们可以更好地理解和应用WOA-RBF算法，为MIMO预测问题的解决提供了新的思路和方法。希望本文的研究成果能够为相关领域的学者和工程师提供参考，推动预测算法的发展和应用。

📣 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 );