做网站优化费用,免费的视频网站如何赚钱,起名网站开发,WordPress验证问题回归预测 | MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现GA-…回归预测 | MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测 程序包含单隐含层BP神经网络、双层隐含层IBP神经网络、遗传算法优化IBP神经网络、改进遗传-粒子群算法优化IBP神经网络结果显示改进的遗传-粒子群算法优化结果更佳。运行环境2018及以上。 模型描述 BPBack-propagation反向传播神经网络是最传统的神经网络。也就是使用了Back-propagation算法的神经网络。请注意他不是时下流行的那一套深度学习。要训练深度学习level的网络你是不可以使用这种算法的。原因我们后面解释。而其实机器学习的bottleneck就是成功的突破了非常深的神经网络无法用BP算法来训练的问题。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信回复MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测多指标多图。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 导入数据
res xlsread(data.xlsx);%% 划分训练集和测试集
temp randperm(103);P_train res(temp(1: 80), 1: 7);
T_train res(temp(1: 80), 8);
M size(P_train, 2);P_test res(temp(81: end), 1: 7);
T_test res(temp(81: end), 8);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 提取权值和阈值
w1 pop(1 : inputnum * hiddennum);
B1 pop(inputnum * hiddennum 1 : inputnum * hiddennum hiddennum);
w2 pop(inputnum * hiddennum hiddennum 1 : ...inputnum * hiddennum hiddennum hiddennum * outputnum);
B2 pop(inputnum * hiddennum hiddennum hiddennum * outputnum 1 : ...inputnum * hiddennum hiddennum hiddennum * outputnum outputnum);%% 网络赋值
net.Iw{1, 1} reshape(w1, hiddennum, inputnum );
net.Lw{2, 1} reshape(w2, outputnum, hiddennum);
net.b{1} reshape(B1, hiddennum, 1);
net.b{2} B2;%% 网络训练
net train(net, p_train, t_train);%% 仿真测试
t_sim1 sim(net, p_train);
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原文链接https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129869457%% 仿真测试
t_sim1 sim(net, p_train);
t_sim2 sim(net, p_test);%% 数据反归一化
T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);%% 均方根误差
error1 sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%% 相关指标计算
% 决定系数 R2
R1 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;disp([训练集数据的R2为, num2str(R1)])
disp([测试集数据的R2为, num2str(R2)])% 平均绝对误差 MAE
mae1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp([训练集数据的MAE为, num2str(mae1)])
disp([测试集数据的MAE为, num2str(mae2)])% 平均相对误差 MBE
mbe1 sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;
mbe2 sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;disp([训练集数据的MBE为, num2str(mbe1)])
disp([测试集数据的MBE为, num2str(mbe2)])参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718
