AHA-CNN多输入回归|人工蜂鸟算法-卷积神经网络|Matlab

目录

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

 二、实际运行效果：

三、方法原理介绍：

 四、完整程序下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将AHA(人工蜂鸟算法)与CNN(卷积神经网络)结合，进行多输入数据回归预测。(多变量回归预测，个数可自行指定)

• 输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值。（数据导入后自动归一化，提升泛化性）

• 通过AHA算法优化CNN的学习率、卷积核个数参数，记录下最优的网络参数作为后续的应用网络。

• 迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况

• 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果

• 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

 二、实际运行效果：

三、方法原理介绍：

人工蜂鸟优化算法（Artificial Hummingbird Algorithm，AHA）是一种新兴的群体智能优化算法，灵感来源于自然界中蜂鸟的觅食行为。蜂鸟以其灵活的飞行能力和高效的觅食策略而闻名，这些特性被用来设计一种有效的优化算法，适用于解决复杂的优化问题。

算法原理

人工蜂鸟优化算法的基本思想是模拟蜂鸟在寻找花蜜时的行为。蜂鸟在觅食时会根据环境中的花朵分布情况，选择最优的路径和策略来获取食物。算法通过以下几个步骤来实现优化过程：

• 初始化：在搜索空间中随机生成一组蜂鸟个体，每个个体代表一个可能的解。

• 评估适应度：对每个蜂鸟个体进行适应度评估，适应度函数通常与具体的优化问题相关。

• 更新位置：根据适应度值，蜂鸟会选择更优的个体进行位置更新。蜂鸟在更新位置时，会考虑到自身的经验和其他个体的表现。

• 局部搜索：在每次迭代中，蜂鸟会在其邻域内进行局部搜索，以进一步提高解的质量。

• 终止条件：算法会根据设定的终止条件（如最大迭代次数或适应度阈值）来判断是否停止搜索。

 四、完整程序下载：