MATLAB基于麻雀优化算法（SSA）优化BP神经网络多输入多输出回归预测结合NSGA-II多目标优化算法的工艺参数优化

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🔥 内容介绍

一、引言：复杂工艺场景下的优化挑战

在工业制造领域，如汽车零部件生产，工艺参数如温度、压力、加工速度等的组合，决定着产品的尺寸精度、表面质量等关键指标，同时影响着生产过程中的能源消耗与设备损耗。化工生产中，反应温度、原料配比、反应时间等参数不仅决定产品的纯度与收率，还与生产成本、环保指标紧密相关。这些复杂工艺场景下，精确预测工艺参数对产品质量、能耗成本的影响，进而实现多目标优化，是提升企业竞争力的关键。

传统 BP 神经网络在多输入多输出回归预测中发挥了重要作用，它能够学习输入与输出之间的复杂非线性关系。由于其基于梯度下降的训练方式，容易陷入局部最优解，导致预测精度受限。在面对高维度、多变量的工艺数据时，传统 BP 神经网络难以准确捕捉数据特征，预测结果的稳定性和可靠性不足。

在工艺参数优化中，往往需要同时考虑多个目标，如提高产品质量、降低生产成本、提升生产效率等。这些目标之间常常相互冲突，例如提高产品质量可能需要增加原材料投入或延长加工时间，从而导致成本上升；提高生产效率可能会对产品质量产生负面影响。单一目标优化方法无法有效平衡这些多冲突目标，难以满足实际生产需求。

为解决上述问题，本文提出将麻雀优化算法（SSA）与 BP 神经网络相结合进行多输入多输出回归预测，并利用 NSGA-II 多目标优化算法对工艺参数进行优化的联合框架。SSA 算法模拟麻雀的觅食和反捕食行为，具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度，能够有效优化 BP 神经网络的初始权值和阈值，提高其预测精度和泛化能力。NSGA-II 多目标优化算法则通过非支配排序和拥挤度距离计算，能够在多个冲突目标之间找到一组 Pareto 最优解，为工艺参数的多目标优化提供了有效途径。这一联合框架为复杂工艺参数优化提供了新的解决方案，有望在工业生产中发挥重要作用。

二、核心方法：SSA 优化 BP 神经网络建模与 NSGA-II 多目标求解

（一）SSA 优化 BP 神经网络的多输入多输出回归建模

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  导入数据

res = xlsread('data.xlsx');

%%  数据分析

num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例

outdim = 1;                                  % 最后一列为输出

num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数

res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）

num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数

f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';

T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';

T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';

N = size(P_test, 2);

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

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🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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