麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络(SSA-BP)回归预测-MATLAB代码实现一、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,…
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); [t_train, ps_output...
为了解决这些问题,我们引入了麻雀算法作为优化方法,将其与BP神经网络相结合,提出了SSA-BP算法。 首先,让我们来了解一下麻雀算法。麻雀算法是一种模拟麻雀群体行为的优化算法,它通过模拟麻雀的觅食行为来寻找最优解。在SSA-BP算法中,我们将麻雀算法应用于BP神经网络的训练过程中,以提高其性能。 SSA-BP算法的流程如下...
SSA-BP多输入多输出,基于SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多输入多输出预测(MATLAB完整源码和数据)纯手工制作,代码质量极高,注释清晰,excel数据,方便替换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,运行即可,其余为函数文件,无需运行。3.命令窗
self.X[i] = np.clip(self.X[i], self.lb, self.ub)# 初始化麻雀算法num_weights =sum([np.prod(w.shape)forwincreate_model().get_weights()]) ssa = SSA(pop_size=10, dim=num_weights, max_iter=10, lb=-1, ub=1) ssa.update()# 输出最优解并评估optimal_weights = ssa.decode_weight...
本文将介绍一种基于麻雀算法SSA(Sparrow Search Algorithm)优化BP(Backpropagation)神经网络的温度数据预测算法。BP神经网络是一种常用的机器学习算法,它通过调整神经元之间的权重和阈值来实现对输入数据的预测。然而,传统的BP神经网络在应对时间序列数据预测问题时存在一些困难。因此,本文引入了麻雀算法SSA对BP神经网络进行...
1.Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络时间序列预测(完整源码和数据); 2.数据集为excel,单列时间序列数据集,运行主程序main.m即可,其余为函数文件,无需运行; 3.优化参数为神经网络的权值和偏置,命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标; 4.运行环境Matlab2018b及以上; ...
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...
SSA麻雀算法优化BP神经网络(SSA-BPNN)回归预测MATLAB代码(有优化前后的对比) 代码注释清楚。main为运行主程序,可以读取本地EXCEL数据。很方便,容易上手。(以电厂运行数据为例) ID:6445654809312656
首先,利用基于麻雀搜索算法的BP神经网络(sparrow search algorithm, SSA-BP)优化鸮翼展向比,得到最小水头损失的量水槽线形,并探究了优化后的量水槽在输水渠道的适用性。进一步地,在8种流量工况下,选用6组收缩比开展测流试验,结合FLOW-3...