基于人工兔算法优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码
摘要：本文主要介绍如何用人工兔算法优化BP神经网络并应用于预测。
1.数据介绍
本案例数据一共2000组，其中1900组用于训练，100组用于测试。数据的输入为2维数据，预测的输出为1维数据
2.人工兔优化BP神经网络
2.1 BP神经网络参数设置
神经网络参数如下：
%% 构造网络结构
%创建神经网络
inputnum = 2; %inputnum 输入层节点数 2维特征
hiddennum = 10; %hiddennum 隐含层节点数
outputnum = 1; %outputnum 隐含层节点数
2.2 人工兔算法应用
人工兔算法原理请参考：https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/128491707
人工兔算法的参数设置为：
popsize = 20;%种群数量
Max_iteration = 20;%最大迭代次数
lb = -5;%权值阈值下边界
ub = 5;%权值阈值上边界
% inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum 为阈值的个数
% hiddennum + outputnum 为权值的个数
dim = inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hiddennum + outputnum ;% inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum维度
这里需要注意的是，神经网络的阈值数量计算方式如下：
本网络有2层：
第一层的阈值数量为：2*10 = 20； 即inputnum * hiddennum；
第一层的权值数量为：10；即hiddennum；
第二层的阈值数量为：10*1 = 10；即hiddenum * outputnum；
第二层权值数量为：1；即outputnum；
于是可知我们优化的维度为：inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hiddennum + outputnum = 41；
适应度函数值设定：
本文设置适应度函数如下：
f
i
t
n
e
s
s
=
a
r
g
m
i
n
(
m
s
e
(
T
r
a
i
n
D
a
t
a
E
r
r
o
r
)
+
m
e
s
(
T
e
s
t
D
a
t
a
E
r
r
o
r
)
)
fitness = argmin(mse(TrainDataError) + mes(TestDataError))
fitness=argmin(mse(TrainDataError)+mes(TestDataError))
其中TrainDataError,TestDataError分别为训练集和测试集的预测误差。mse为求取均方误差函数，适应度函数表明我们最终想得到的网络是在测试集和训练集上均可以得到较好结果的网络。
4.测试结果：
从人工兔算法的收敛曲线可以看到，整体误差是不断下降的，说明人工兔算法起到了优化的作用：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-688685.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-688685.html
5.Matlab代码
到了这里，关于基于人工兔算法优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
