回归预测 | MATLAB实现DBO-BP蜣螂优化算法优化神经网络多输入单输出回归预测
目录
回归预测 | MATLAB实现DBO-BP蜣螂优化算法优化神经网络多输入单输出回归预测基本介绍程序设计参考资料基本介绍
MATLAB实现DBO-BP蜣螂优化算法优化神经网络多输入单输出回归预测。
蜣螂优化群优化算法(DBO)是受群体捕食行为的启发而提出的,该算法是通过模仿蟑螂个体寻找整体最优值的追逐行为而建立的。蜣螂是一种昆虫,通常出现在黑暗和潮湿的地方。它们表现出追逐、聚集和分散等觅食行为。BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用梯度下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
程序设计
如果觉得《回归预测 | MATLAB实现DBO-BP蜣螂优化算法优化神经网络多输入单输出回归预测》对你有帮助,请点赞、收藏,并留下你的观点哦!