分类通用|SSA-BP多输入分类预测|麻雀优化-BP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SSA(麻雀优化算法)与BPNN(BP神经网络)结合，进行多输入数据分类预测。(个数可自行指定)

• 输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值。（数据导入后自动归一化）

• 通过SSA算法优化BP的初始权重、初始偏差参数参数，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：

麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种新兴的群体智能优化算法，灵感来源于麻雀在自然界中的觅食行为。该算法通过模拟麻雀在寻找食物时的社会行为和警戒机制，来解决复杂的优化问题。以下是对麻雀优化算法的详细介绍，包括其基本原理、主要步骤和应用领域。

基本原理

麻雀优化算法的核心思想是模拟麻雀在觅食过程中的行为。麻雀在寻找食物时会分为不同的角色，包括发现者、加入者和警戒者。每种角色在觅食过程中扮演不同的角色，彼此之间通过信息共享和警戒机制来提高觅食效率。

• 发现者：负责寻找食物源，并将其位置传递给其他麻雀。

• 加入者：跟随发现者，尝试接近食物源。

• 警戒者：负责监视周围环境，警惕潜在的危险，并在发现危险时发出警报。

通过这种社会行为，麻雀能够在复杂的环境中有效地找到食物，同时避免危险。

四、完整程序下载：