基于SSA-BP-Adaboost的多输入回归预测|樽海鞘优化-BP神经网络

目录

一、主要内容：

二、运行效果：

三、理论介绍：

SSA优化BP神经网络：

AdaBoost集成学习：

高效的全局参数优化：

四、完整代码+数据下载：

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一、主要内容：

本代码基于Matlab平台，实现了基于樽海鞘群算法(SSA)的BP神经网络和Adaboost算法相结合的数据回归预测方法。

首先，利用SSA对BP神经网络的参数进行优化调整，以建立更加精确的回归模型。然后，通过Adaboost算法对BP神经网络进行集成学习，以进一步提高模型的预测性能和稳定性。相较于传统的单一BP神经网络模型，Adaboost通过集成多个弱分类器，每个分类器都针对之前分类错误的样本进行加权调整，从而减小了分类误差。仿真结果表明，该方法在多个数据集上取得了较好的预测效果，证明了Adaboost对于GWO-BP神经网络的改进在提高预测性能方面具有显著的优势。

二、运行效果：