回归预测|2024年2月最新优化算法角蜥优化HLOA|基于角蜥优化BP神经网络数据回归Matlab程序HLOA-BP【优化效果好】

回归预测|2024年2月最新优化算法角蜥优化HLOA|基于角蜥优化BP神经网络数据回归Matlab程序HLOA-BP【优化效果好】

一、基本原理

HLOA-BP 回归预测结合了角蜥优化算法（HLOA）和BP 神经网络（BP Neural Network），在回归问题中提高预测性能。下面详细介绍这一方法的原理和流程：

1. 角蜥优化算法（HLOA）简介

角蜥优化算法（HLOA）是一种新兴的优化算法，模仿了角蜥的觅食和生存行为。其主要特点包括：

• 觅食行为：模拟角蜥寻找食物的策略来进行全局搜索。
• 伪爬行动作：模拟角蜥的伪爬行动作来调整搜索位置。
• 捕食行为：模拟角蜥的捕食行为来进行局部搜索。

2. BP 神经网络（BP Neural Network）简介

BP 神经网络是一种前馈神经网络，利用误差反向传播算法进行训练。主要包括：

• 输入层：接收输入数据。
• 隐藏层：对输入数据进行非线性转换。
• 输出层：输出预测结果。
• 训练过程：通过计算输出误差并反向传播，调整网络权重以减少误差。

3. HLOA-BP 回归预测流程

HLOA-BP 回归预测方法的流程如下：

1. 初始化：

   • 设置 HLOA 的参数，如种群大小、迭代次数、搜索空间等。
   • 初始化角蜥的位置，表示 BP 神经网络的初始权重和偏置。

2. 训练 BP 神经网络：

   • 定义 BP 网络结构：包括输入层、隐藏层和输出层的节点数。
   • 初始化权重和偏置：使用 HLOA 优化的初始位置。
   • 训练 BP 网络：通过误差反向传播算法更新权重和偏置。

3. HLOA 优化：

   • 觅食行为：在整个搜索空间内探索，寻找最优的权重和偏置。
   • 伪爬行动作：对当前最优解进行局部搜索和调整。
   • 捕食行为：进一步优化局部解，增强模型的预测能力。

4. 评估与更新：

   • 使用验证集计算 BP 神经网络的预测误差（如均方误差）。
   • 更新角蜥的位置，以优化 BP 神经网络的权重和偏置。

5. 停止准则：

   • 判断是否达到最大迭代次数或预测误差是否足够小，若满足条件则停止优化。

6. 模型验证：

   • 使用测试集评估最终优化的 BP 神经网络模型的性能。
   • 确保模型具有良好的泛化能力和稳定性。

总结

HLOA-BP 回归预测通过结合角蜥优化算法的全局搜索能力与 BP 神经网络的强大建模能力，提升了回归模型的预测精度。HLOA 负责优化 BP 神经网络的权重和偏置，而 BP 神经网络则进行具体的回归任务，从而获得更准确的预测结果。

二、实验结果

1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；

2.excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；

3.命令窗口输出R2、MSE、MAE；

4.可视化：代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%%  数据平铺
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

四、代码获取

斯

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