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
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
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