松鼠算法优化BP神经网络回归预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

回归预测（如房价预测、销量预测、工业数据拟合）中，BP 神经网络是最常用的模型之一，但它有两个致命短板：

1. 权值阈值初始化随机：容易陷入局部最优解，导致预测精度不足；

1. 收敛速度慢：面对高维数据时，迭代次数多、训练效率低。

而 2019 年提出的松鼠算法（Squirrel Search Algorithm, SSA），通过模拟松鼠储存坚果、躲避天敌的自然行为，具备全局搜索能力强、收敛速度快、参数鲁棒性高的优势。将其与 BP 神经网络结合，能精准解决上述痛点，让回归预测更高效、更精准。

二、核心原理：松鼠算法与 BP 神经网络基础

（一）BP 神经网络的回归预测逻辑

BP 神经网络通过 “前向传播计算输出→反向传播修正权值阈值” 实现学习：

1. 输入层接收特征数据，经隐藏层激活函数（如 Sigmoid、ReLU）映射；

1. 输出层输出预测值，通过损失函数（如均方误差 MSE）计算预测误差；

1. 反向传播时，按梯度下降法调整各层权值和阈值，最小化误差。

缺陷：梯度下降法易陷入局部最优，且初始权值阈值的随机性严重影响模型性能。

（二）松鼠算法的仿生机制与核心流程

松鼠算法模拟三种松鼠的行为（觅食松鼠、储存松鼠、哨兵松鼠），实现全局寻优：

1. 种群初始化：将每只松鼠的位置向量对应一组 “BP 神经网络的权值 + 阈值”；

1. 适应度评估：以 BP 神经网络的预测误差（MSE）为适应度函数，误差越小，适应度越高；

1. 行为模拟（核心搜索步骤）：

• 「觅食行为」：优质松鼠（高适应度）向 “坚果储存点”（最优解区域）移动，实现局部开发；

• 「跳跃行为」：当遭遇天敌（随机概率触发），松鼠随机跳跃到新区域，避免局部最优，实现全局探索；

• 「哨兵预警」：哨兵松鼠发现危险时，引导种群向安全区域转移，维持种群多样性；

1. 迭代更新：重复上述步骤，直到达到最大迭代次数，输出最优松鼠位置（即最优权值阈值）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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