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

 
 

你可能感兴趣的:(智能学习,回归预测,DBO-BP,神经网络,多输入单输出,回归预测)