【BP回归预测】基于雾凇算法优化BP神经网络RIME-BP多输入多输出预测附Matlab代码

🔥 内容介绍

BP神经网络因其强大的非线性映射能力，在多输入多输出预测领域得到了广泛应用。然而，传统的BP神经网络易陷入局部最优，收敛速度慢，且对初始权值和阈值敏感。针对这些问题，本文提出了一种基于雾凇算法优化BP神经网络的RIME-BP模型。该模型通过引入雾凇算法优化BP神经网络的权值和阈值，有效提升了网络的预测精度和收敛速度，并降低了对初始参数的敏感性。通过对实际数据的预测实验，验证了RIME-BP模型的有效性和优越性。

关键词：BP神经网络，雾凇算法，多输入多输出预测，RIME-BP

1. 引言

多输入多输出预测问题广泛存在于各行各业，例如电力系统负荷预测、股票价格预测、天气预报等。BP神经网络作为一种常用的预测模型，具有强大的非线性映射能力，能够有效解决多输入多输出预测问题。然而，传统的BP神经网络存在以下不足：

• **易陷入局部最优：**BP神经网络的训练过程是一个非凸优化问题，容易陷入局部最优，导致预测精度下降。

• **收敛速度慢：**BP神经网络的训练过程需要反复迭代，收敛速度较慢，难以满足实时预测的需求。

• **对初始权值和阈值敏感：**BP神经网络的预测结果受初始权值和阈值的影响很大，不同的初始值会导致不同的预测结果，缺乏稳定性。

为了解决上述问题，许多学者提出了改进的BP神经网络模型，例如粒子群优化算法、遗传算法等。然而，这些算法往往存在参数设置复杂、计算量大等问题。

本文提出了一种基于雾凇算法优化BP神经网络的RIME-BP模型，旨在提高BP神经网络的预测精度和收敛速度，并降低对初始参数的敏感性。

2. RIME-BP模型

2.1 雾凇算法

雾凇算法是一种基于自然现象的优化算法，其灵感来源于自然界中雾凇的生长过程。雾凇的生长过程体现了自适应性、随机性和协同性等特点，这些特点为解决复杂优化问题提供了新的思路。

雾凇算法的主要步骤如下：

1. 初始化种群：随机生成一组解作为初始种群。

2. 生成新解：通过对现有解进行随机扰动生成新解。

3. 评估解的适应度：根据目标函数对每个解的适应度进行评估。

4. 选择优秀解：根据适应度选择优良解进入下一代种群。

5. 重复步骤2-4，直到满足停止条件。

2.2 RIME-BP模型结构

RIME-BP模型的结构如图1所示，该模型主要包括三个部分：输入层、隐含层和输出层。

• **输入层：**接收多维输入数据。

• **隐含层：**通过非线性激活函数对输入数据进行非线性变换。

• **输出层：**输出预测结果。

2.3 雾凇算法优化BP神经网络

在RIME-BP模型中，使用雾凇算法优化BP神经网络的权值和阈值。具体步骤如下：

1. 初始化BP神经网络的权值和阈值。

2. 将BP神经网络的权值和阈值作为雾凇算法的解。

3. 评估解的适应度，即BP神经网络的预测误差。

4. 通过雾凇算法对权值和阈值进行优化，使其能够最小化预测误差。

3. 实验结果与分析

为了验证RIME-BP模型的有效性，本文选取了实际数据进行预测实验。实验结果表明，与传统的BP神经网络相比，RIME-BP模型具有以下优势：

• **更高的预测精度：**RIME-BP模型能够有效提高BP神经网络的预测精度，尤其是在处理非线性复杂数据时优势更加明显。

• **更快的收敛速度：**RIME-BP模型能够加速BP神经网络的收敛速度，提高预测效率。

• **更强的鲁棒性：**RIME-BP模型对初始权值和阈值不敏感，具有更高的鲁棒性。

4. 结论

本文提出了一种基于雾凇算法优化BP神经网络的RIME-BP模型，该模型通过引入雾凇算法优化BP神经网络的权值和阈值，有效提升了网络的预测精度和收敛速度，并降低了对初始参数的敏感性。实验结果表明，RIME-BP模型具有良好的性能，在多输入多输出预测领域具有应用前景。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度

2 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别