一、麻雀搜索算法SSA 麻雀搜索算法(SSA, Sparrow Search Algorithm)是2019年提出的一种新型的启发式算法,该算法的灵感来自于麻雀群体的搜索行为,通过模拟麻雀在寻找食物和避免天敌的过程中的行为,实现寻优目标函数的目的,具有搜索效率高、参数设置简单等优点。SSA算法的工作原理是将搜索空间划分为若干个小区域,并通过麻雀...
1、麻雀搜索算法SSA 2、瞬态自适应麻雀搜索算法TASSA (1)瞬态搜索策略 发现者作为种群中适应度值最优的一部分个体,负责搜索并引领加入者向最佳觅食位置移动,因此其位置更新过程直接影响着 SSA的寻优性能,而发现者搜索范围的广度将进一步决定算法是否能找到更好的位置。当 时,发现者将按正态分布在当前区域随机移动;当...
钟差预报SSA-BP神经网络模型使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化和调整,以提高神经网络模型短期预报的精度和稳定性.采用IGS产品中的卫星钟差数据,对SSA-BP神经网络模型,PSO-BP神经网络模型,传统BP神经网络模型及传统二次多项式模型(QP模型)进行实验对比,结果表明,SSA-...
接下来,你可以使用麻雀搜索算法优化BP神经网络预测。以下是使用麻雀搜索算法优化的示例代码: [x,fitness]=sparrowSearchAlgorithm(@fitnessFunction,maxIterations,populationSize); 1. 其中,@fitnessFunction是适应度函数的句柄,maxIterations是迭代次数,populationSize是种群大小。 6. 优化后的BP神经网络预测 根据优化后的...
Matlab实现SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络多输入多输出预测 1.data为数据集,10个输入特征,3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2 %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1); p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input); ...
【预测模型】基于Logistic改进的麻雀搜索算法优化BP神经网络实现数据预测matlab代码 1 简介 针对麻雀搜索算法(SSA)在迭代后期种群多样性减少,易陷入局部最优等难题,提出了一种基于Logistic混沌映射的改进麻雀算法(LCSSA).利用Logistic混沌映射初始化种群,提高了初始解的质量,增加了种群多样性,利用线性递减权重法,降低了群...
摘要:针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM2.5浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指...
SSA是一种受鸟类觅食行为启发的新型优化算法，它通过模拟麻雀群体的搜索策略，提高全局优化效率和参数设置的灵活性。在SSA-BP中，首先构建BP神经网络，设定输入和输出变量，然后通过SSA优化网络的权重和偏置参数，划分为主群体和辅助群体，并通过觅食行为和侦查预警机制避免局部最优解。在每次迭代中，主群体的...
回归和麻雀搜索算法(SSA)优化的BP神经网络(SSA-BP神经网络)构建DN预测模型。方法本研究时间为2023 年4—8月,数据来源于公开的伊朗133例糖尿病患者的并发症数据。采用SPSS26.0软件进行单因素分析,采用 LASSO回归筛选变量。以是否患DN为因变量,分别用8∶2和7∶3的比例划分训练集和测试集,使用SSA-BP神经 ...
基于混沌-高斯变异-麻雀搜索算法(CGSSA)优化BP神经网络(CGSSA-BP)的回归预测(含优化前后对比)MATLAB代码 代码注释清楚。 main为主程序,可以读取EXCEL数据。 很方便,容易上手。 (电厂运行数据为例) 温馨提示:联系请考虑是否需要,程序代码商品,一经售出,概不退换。