回归预测|基于灰狼优化BP神经网络的多特征输入单输出的数据回归预测Matlab程序GWO-BP

一.灰狼优化BP神经网络基本原理

灰狼优化（Grey Wolf Optimization, GWO）结合BP神经网络进行数据回归预测是一种结合了优化算法和神经网络的方法，适用于多特征输入和单输出的预测问题。下面详细描述这个过程的步骤：

1. 数据准备和预处理
首先，准备数据集，确保数据集包含多个特征作为输入和一个目标变量作为输出。进行数据预处理步骤，如归一化处理（Normalization）或标准化处理（Standardization），以确保各个特征在相同的数值范围内。

2. 初始化神经网络结构
选择合适的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。通常情况下，可以根据问题的复杂性和数据集的大小来确定网络的层数和每层的神经元数量。

3. 灰狼优化算法初始化
灰狼优化算法包括初始化一组灰狼个体（wolves）。每个灰狼个体代表了一个解空间中的潜在解。在这里，每个个体可以看作是一个神经网络的权重和偏置参数的向量。

4. 神经网络权重初始化
对神经网络的权重和偏置进行初始化。可以使用随机初始化或者其他更复杂的初始化方法（如 Xavier 初始化），确保神经网络能够有效地学习和优化。

5. 网络训练和灰狼优化
结合灰狼优化算法和BP神经网络进行训练：

• Forward Propagation: 使用当前的权重和偏置进行前向传播，计算神经网络的输出。
• Calculate Fitness: 计算每个灰狼个体的适应度（Fitness）。适应度可以根据预测输出与实际输出之间的误差来评估，常用的评价指标包括均方误差（Mean Squared Error, MSE）或其他回归问题的损失函数。

6. 灰狼个体更新
根据适应度值，更新灰狼个体的位置。灰狼优化算法通过模拟灰狼群体的协作行为，更新每只灰狼的位置以寻找更好的解决方案。这个过程包括四种基本的灰狼行为：捕食、侦查、群聚和迁徙。通过这些行为，每只灰狼可以调整其位置，以更好地适应问题的求解。

7. 条件满足检查
在每次迭代过程中，检查是否满足停止条件。停止条件可以是达到最大迭代次数、达到了预先定义的误差阈值或者算法收敛到某个稳定状态。

8. 神经网络训练和优化
通过多次迭代更新神经网络的权重和偏置，同时使用灰狼优化算法不断优化神经网络的参数，直到满足停止条件为止。

9. 预测
训练完成后，使用训练好的神经网络模型进行预测。将新的输入数据输入到神经网络中，通过前向传播得到预测输出。

10. 模型评估和调优
评估模型的性能，可以使用交叉验证等技术来评估模型的泛化能力和预测精度。根据评估结果可以进行进一步的调优，例如调整神经网络结构、优化灰狼优化算法的参数等。

这个过程综合了灰狼优化算法的全局搜索能力和BP神经网络的优秀的非线性拟合能力，适用于多特征输入单输出的数据回归预测问题。

二.灰狼优化BP神经网络Matlab程序

2.1 实验结果

2.2 Matlab程序

一共三个matlab文件
main.m是主函数 可以直接点开运行
fitcal.m是GWO优化的目标函数
initialization.m是GWO种群初始化函数

main.m主函数

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 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
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
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);

%%  网络参数设置
num_inputs = size(p_train, 1);         % 输入层维度
num_hidden = 6;                        % 隐藏层维度
num_output = outdim;                   % 输出层维度
dim = (num_inputs + 1) * num_hidden + (num_hidden + 1) * num_output;    % 优化参数个数

%%  建立网络
net = newff(p_train, t_train, num_hidden);

%%  设置训练参数
net.trainParam.epochs     = 1000;      % 训练次数
net.trainParam.goal       = 1e-9;      % 目标误差
net.trainParam.lr         = 0.01;      % 学习率
net.trainParam.showWindow = 0;         % 关闭窗口

%%  优化算法参数设置
SearchAgents_no = 5;                   % 狼群数量
Max_iteration = 30;                    % 最大迭代次数
lb = -1.0 * ones(1, dim);              % 参数取值下界
ub =  1.0 * ones(1, dim);              % 参数取值上界

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