【宽度学习回归预测】基于黏菌算法优化宽度学习神经网络SMA-BLS实现多输入单输出回归预测附matlab代码
【宽度学习回归预测】基于黏菌算法优化宽度学习神经网络SMA-BLS实现多输入单输出回归预测附matlab代码
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内容介绍
宽度学习回归预测是一种重要的预测方法，它可以帮助我们更好地理解和预测各种现象和趋势。在过去的几年中，人工智能和机器学习领域取得了巨大的进步，为宽度学习回归预测提供了更多的可能性和机会。本文将介绍基于黏菌算法优化宽度学习神经网络SMA-BLS实现多输入单输出回归预测的方法和应用。
首先，让我们来了解一下宽度学习神经网络。宽度学习神经网络是一种特殊的神经网络结构，它不同于传统的深度学习神经网络，而是通过增加网络的宽度来提高网络的性能。宽度学习神经网络的优势在于它可以更好地处理输入数据之间的相关性，从而提高预测的准确性和稳定性。
然而，宽度学习神经网络也面临着一些挑战，比如网络结构的设计和参数的优化。为了解决这些挑战，研究人员提出了基于黏菌算法的优化方法。黏菌算法是一种新型的优化算法，它模拟了黏菌在环境中的生长和扩散过程，通过调整网络结构和参数来优化宽度学习神经网络的性能。
在本文中，我们将介绍基于黏菌算法优化宽度学习神经网络SMA-BLS实现多输入单输出回归预测的方法。首先，我们将详细介绍SMA-BLS的网络结构和工作原理，然后介绍黏菌算法在SMA-BLS中的应用。接着，我们将通过实验和案例分析来验证SMA-BLS在多输入单输出回归预测中的性能和效果。
实验结果表明，基于黏菌算法优化的宽度学习神经网络SMA-BLS在多输入单输出回归预测中取得了很好的效果。与传统的神经网络和其他优化方法相比，SMA-BLS能够更准确地预测各种现象和趋势，具有更高的稳定性和鲁棒性。这为宽度学习回归预测提供了新的思路和方法，也为实际应用中的预测和决策提供了更可靠的支持。
总之，基于黏菌算法优化的宽度学习神经网络SMA-BLS是一种很有潜力的方法，它在多输入单输出回归预测中取得了很好的效果。未来，我们将进一步完善和优化SMA-BLS的方法和应用，探索更多的实际场景和领域，为宽度学习回归预测的发展和应用做出更多的贡献。希望本文能够为相关领域的研究和实践提供一些参考和启发，也欢迎对该领域感兴趣的同行和研究者共同交流和探讨。
部分代码
%% 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(’数据集.xlsx’);
%% 划分训练集和测试集
temp = randperm(357);
P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)’;
T_train = res(temp(1: 240), 13)’;
M = size(P_train, 2);
P_test = res(temp(241: end), 1: 12)’;
T_test = res(temp(241: end), 13)’;
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 = ind2vec(T_train);
t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
参考文献
本 程序参考以下中文EI期刊，程 序注释清晰，干货满满 。
[1] 韩晓飞,潘存英,罗词建.基于遗传算法的广义回归神经网络在地震预测中的应用[J].华北地震科学, 2012, 30(1):6.DOI:10.3969/j.issn.1003-1375.2012.01.010.
[2] 高湘彬,贾博,李根,等.结合参数优化机器学习算法的煤矸石发热量预测[J].现代电子技术, 2023, 46(14):168-174.