【Tent-SSA-BP】基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）

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本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码及数据

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1 概述

【Tent-SSA-BP】基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络回归预测研究是一种将Tent混沌映射和麻雀算法与BP神经网络相结合的方法，用于提高BP神经网络在回归预测中的性能。

在这项研究中，Tent混沌映射被引入作为一种优化算法，用于优化BP神经网络的权重和偏置。Tent混沌映射可以提供一个随机的搜索空间，有助于避免BP神经网络陷入局部最优解。

同时，麻雀算法也被应用于优化神经网络的参数。麻雀算法是一种基于麻雀群体行为的优化算法，模拟麻雀在搜索食物时的行为和协作。通过模拟麻雀算法中的搜索和调整过程，可以得到更优的BP神经网络参数设置。

具体而言，Tent-SSA-BP的研究步骤如下：

1. 数据准备：准备回归预测所需的输入样本和对应的目标变量。

2. BP神经网络构建：确定BP神经网络的结构，包括输入层、隐含层和输出层节点数等。

3. Tent混沌映射初始化：利用Tent混沌映射生成一组随机的初始化权重和偏置。

4. 麻雀算法优化：利用麻雀算法进行权重和偏置的优化。模拟麻雀的搜索、选择和调整行为，不断迭代更新神经网络的参数。

5. BP网络训练：利用优化后的权重和偏置参数，对BP神经网络进行训练，通过反向传播算法不断调整权重和偏置，使网络的输出逼近目标变量。

6. 预测计算：利用训练好的BP神经网络进行预测，对新的输入样本得出预测结果。

通过基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化的BP神经网络（Tent-SSA-BP），可以提高回归预测任务中BP神经网络的准确性和收敛速度。然而，具体的实施细节和参数设置需要根据具体的研究和实验来评估和优化。

2 运行结果

3 参考文献

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[1]赵侃,师芸,牛敏杰,等.基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM2.5浓度预测[J].测绘通报, 2022.

[2]许亮,张紫叶,陈曦,等.基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的气动光学成像偏移预测[J].光电子·激光, 2021(006):032.

[3]王耀国,李勇永,郭涛.基于改进的SSA优化BP神经网络的导水断裂带高度预测[J].煤矿安全, 2023, 54(2):8.

4 Matlab代码及数据