【预测模型】基于鲸鱼算法优化BP神经网络实现数据预测matlab源码

本文介绍了如何使用鲸鱼优化算法(WOA)改进BP神经网络,以实现数据预测。首先,概述了BP神经网络的基础知识,接着详细解释了WOA的启发、包围猎物、狩猎行为和搜索猎物四个关键步骤。然后,阐述了WOA优化BP神经网络的具体步骤,包括权值和阈值的初始化、优化目标函数的设定等。最后,给出了代码演示和仿真结果。

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   一、 BP神经网络预测算法简介

    BP网络(Back-ProPagation Network)又称反向传播神经网络, 通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型,多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。

 二、鲸鱼算法

1、启发

鲸鱼优化算法 (whale optimization algorithm,WOA)是 2016 年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法,其优点在于操作简单、参数少以及跳出局部最优的能力强。

2、包围猎物

座头鲸能识别猎物的位置并围着它们转。由于最优位置在搜索空间中的位置是未知的,WOA算法假设当前的最佳候选解是目标猎物或接近最优解。在定义了最佳候选解之后,其他候选位置将尝试向最佳位置移动并更新其位置。此行为由以下等式表示:

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