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上海建设工程质量监督站网站,网站模板 源码之家,手机app软件开发哪里好,过期域名秃鹰优化算法BES优化广义神经网络GRNN做多特征输入#xff0c;单个因变量输出的拟合预测模型。 程序内注释详细直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab。 不会替换数据的可以免费指导替换数据。 想要的加好友我吧。嘿#xff0c;各位搞数据预测和机器学习的小伙伴们#x…秃鹰优化算法BES优化广义神经网络GRNN做多特征输入单个因变量输出的拟合预测模型。 程序内注释详细直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab。 不会替换数据的可以免费指导替换数据。 想要的加好友我吧。嘿各位搞数据预测和机器学习的小伙伴们今天来和大家分享一个超有意思的组合秃鹰优化算法BESBald Eagle Search搭配广义神经网络GRNNGeneralized Regression Neural Network实现多特征输入、单个因变量输出的拟合预测模型而且是用Matlab来实现哦秃鹰优化算法BES和广义神经网络GRNN简介秃鹰优化算法BES是一种受秃鹰觅食行为启发的元启发式优化算法。它模拟了秃鹰在寻找食物过程中的策略通过不断探索和利用环境信息找到最优解。而广义神经网络GRNN则是一种基于径向基函数的神经网络对于函数逼近、时间序列分析和模式识别等任务表现出色尤其在数据拟合方面有着独特的优势。Matlab实现代码及分析数据准备% 假设我们有一个多特征数据集这里以简单的三特征为例 % 第一列为特征1第二列为特征2第三列为特征3第四列为因变量 data [1 2 3 10; 2 3 4 15; 3 4 5 20; 4 5 6 25; 5 6 7 30]; input_data data(:, 1:3); % 提取多特征数据 output_data data(:, 4); % 提取因变量数据这里我们简单构建了一个数据集inputdata就是我们的多特征输入outputdata是对应的单个因变量输出。实际应用中大家可以根据自己的数据替换这个data矩阵。初始化秃鹰优化算法BES相关参数% 种群规模 pop_size 30; % 最大迭代次数 max_iter 100; % 问题维度这里等于特征数 dim size(input_data, 2); % 搜索空间边界 lb repmat(-10, [1, dim]); ub repmat(10, [1, dim]);在这部分我们设置了秃鹰优化算法BES运行所需要的基本参数比如种群规模popsize这决定了每次迭代中有多少个“秃鹰”在寻找最优解maxiter表示最大迭代次数限制了算法的运行时间dim根据我们的特征数来确定因为BES算法要对每个特征对应的权重等参数进行优化lb和ub则定义了搜索空间的下限和上限避免算法搜索到不合理的区域。定义适应度函数% 适应度函数就是评估GRNN模型预测准确性的函数 function fitness fitness_function(sol) % 使用秃鹰优化算法找到的解来调整GRNN模型参数 net newgrnn(input_data, output_data, sol(1)); % 进行预测 pred sim(net, input_data); % 计算均方误差作为适应度 fitness mean((pred - output_data).^2); end这个适应度函数至关重要它以秃鹰优化算法找到的解这里假设解的第一个元素是用于调整GRNN模型spread参数的值来构建GRNN模型然后用这个模型对训练数据进行预测最后通过计算预测值和实际值之间的均方误差MSE来衡量模型的好坏均方误差越小说明模型预测越准确这个解的适应度就越高。运行秃鹰优化算法BES[best_sol, best_fitness] BES(pop_size, max_iter, dim, lb, ub, fitness_function);这里调用我们实现的秃鹰优化算法BES函数假设已经实现了这个函数实际使用时需要自行编写完整的BES函数通过不断迭代找到最优解bestsol和对应的最优适应度bestfitness。使用最优解构建最终的GRNN模型并预测% 使用找到的最优解构建最终的GRNN模型 final_net newgrnn(input_data, output_data, best_sol(1)); % 假设我们有新的测试数据 new_input [6 7 8]; % 进行预测 new_pred sim(final_net, new_input); disp([预测值为, num2str(new_pred)]);在找到最优解后我们用这个最优解来构建最终的GRNN模型finalnet然后可以用这个模型对新的数据进行预测。这里简单假设了一组新的测试数据newinput并输出预测结果。替换数据指导如果大家在实际使用中不知道如何替换数据不用担心可以加我好友我会免费指导大家替换数据确保这个模型能顺利应用到你们自己的数据集上。直接按照上面代码中数据准备部分的格式将你们自己的数据替换到data矩阵中就行啦然后运行整个程序就可以看到基于你们数据的预测结果咯。希望这个模型能对大家的项目有所帮助呀