哈里斯鹰算法优化BP神经网络(HHO-BP)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

哈里斯鹰算法优化BP神经网络（HHO-BP）回归预测是一种结合了哈里斯鹰算法和反向传播神经网络（BP神经网络）的方法，用于回归预测问题的研究。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，通过反向传播算法来训练网络参数，从而实现对输入数据的回归预测。然而，传统的BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解，导致预测精度不高。

为了解决这个问题，研究者提出了使用哈里斯鹰算法来优化BP神经网络的方法。哈里斯鹰算法是一种新兴的优化算法，灵感来源于鹰群的觅食行为。该算法通过模拟鹰群中的竞争和合作关系，实现对搜索空间的全局优化。

在HHO-BP方法中，首先使用BP神经网络对训练数据进行拟合，并得到初始的网络参数。然后，利用哈里斯鹰算法对网络参数进行优化，以寻找更优的参数组合。在优化过程中，哈里斯鹰算法通过模拟鹰群的搜索行为，不断更新网络参数，直到达到收敛条件。

通过将哈里斯鹰算法和BP神经网络相结合，HHO-BP方法能够克服BP神经网络的局部最优解问题，提高回归预测的精度。实验证明，HHO-BP方法在回归预测问题上具有较好的性能，并且能够在较短的时间内找到全局最优解。

哈里斯鹰算法优化BP神经网络（HHO-BP）回归预测是一种有效的方法，可以提高回归预测的准确性和效率。它可以在多个领域中应用，如金融预测、气象预测等。

2 运行结果

3 参考文献

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[1]李响,缪祥华,张如雪,等.利用哈里斯鹰算法优化卷积神经网络的入侵检测研究[J].化工自动化及仪表, 2023.

[2]吴丁杰,温立书.一种基于哈里斯鹰算法改进的BP神经网络[J].网络安全技术与应用, 2022(001):000.

4 Matlab代码及数据