基于麻雀SSA优化BP神经网络多输入多输出的数据回归预测Matlab程序SSA-BP 含预测新数据程序

一、基本原理

好的，下面是SSA-BP回归预测的详细原理和流程：

1. SSA（麻雀搜索算法）

原理：

• 模拟麻雀觅食行为来优化问题。麻雀分为侦查者和跟随者，侦查者寻找新的食物源，跟随者跟随侦查者找到的食物源。
• SSA通过群体搜索机制来寻找最优解，利用局部和全局搜索策略提升搜索效率。

流程：

1. 初始化：随机生成麻雀群体的初始位置（即BP网络的初始权重和偏置）。
2. 评估：计算每个麻雀的位置的适应度（即BP网络的预测误差）。
3. 更新：根据适应度更新麻雀的位置。侦查者寻找更好的食物源，跟随者则跟随侦查者。
4. 迭代：重复更新和评估步骤，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或适应度收敛）。

2. BP（反向传播神经网络）

原理：

• BP神经网络通过层级结构和非线性激活函数进行回归预测。网络包括输入层、隐藏层和输出层。
• 反向传播算法用于计算损失函数对每个权重的梯度，并通过梯度下降更新权重。

流程：

1. 前向传播：输入数据通过网络层传播，计算输出值。
2. 损失计算：根据预测输出和实际值计算损失函数（如均方误差）。
3. 反向传播：通过链式法则计算每层的梯度。
4. 更新权重：使用梯度下降或其他优化算法更新网络权重和偏置。
5. 迭代训练：重复前向传播、损失计算、反向传播和权重更新，直到网络收敛。

3. SSA-BP回归预测的整合

流程：

1. 初始化BP网络：利用SSA算法生成初始权重和偏置，为BP神经网络提供起始参数。
2. 训练BP网络：通过前向传播和反向传播对BP网络进行训练，调整权重和偏置以最小化损失函数。
3. SSA优化：在训练过程中，SSA算法不断优化BP网络的权重和偏置，以改进预测性能。
4. 预测：使用训练好的BP网络进行回归预测，处理多输入多输出的情况。

注意点：

• SSA算法主要用于优化BP网络的权重和偏置，从而提高回归预测的准确性。
• BP网络的结构和超参数需要根据具体问题进行调整，SSA算法的参数（如群体规模、最大迭代次数）也会影响优化效果。

通过这种结合，可以充分发挥SSA在全局优化中的优势和BP网络在回归预测中的能力，从而获得更优的预测结果。

二、实验结果

三、核心代码

matlab">%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）

四、代码获取

私信即可 30米

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出