分类预测|基于灰狼GWO优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序GWO-BP 含基础BP对比模型

分类预测|基于灰狼GWO优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序GWO-BP 含基础BP对比模型

一、基本原理

GWO-BP（Grey Wolf Optimization - Back Propagation）分类预测是结合了灰狼优化算法（GWO）和反向传播神经网络（BP网络）的混合模型。这种组合旨在优化BP神经网络的训练过程，提高分类预测的准确性。以下是GWO-BP分类预测的详细原理和流程：

1. 灰狼优化算法（GWO）简介

灰狼优化算法（GWO）是一种基于灰狼捕猎行为的优化算法。其灵感来源于灰狼在自然界中的狩猎策略，包括围猎、包围和攻击猎物的行为。GWO通过模拟这种行为来寻找最优解。

GWO的基本步骤

• 初始化：随机生成一组灰狼（解）的初始位置。
• 适应度评估：计算每个灰狼的位置的适应度值。
• 更新位置：
  • 追踪：根据当前最优解更新灰狼的位置。
  • 包围：灰狼根据猎物（当前最佳解）的位置信息进行包围。
  • 攻击：根据当前最佳解的信息进行局部搜索。
• 迭代：重复更新过程，直到达到停止条件。

2. BP神经网络简介

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种前馈神经网络，广泛用于分类和回归任务。其主要特点是通过反向传播算法调整网络权重以减少预测误差。

BP网络的基本结构

• 输入层：接受输入特征。
• 隐藏层：进行非线性变换和特征提取。
• 输出层：生成分类结果或回归值。

训练过程

• 前向传播：将输入数据通过网络层进行计算，得到输出。
• 计算误差：比较预测值与实际值，计算误差。
• 反向传播：通过误差反向传播更新网络权重，以最小化误差。
• 优化：使用梯度下降等优化方法调整权重。

3. GWO-BP分类预测的结合

GWO-BP模型将GWO算法应用于BP神经网络的训练过程，以优化BP网络的权重和偏置。GWO算法用于全局搜索最优的权重和偏置，改进BP网络的训练效果。

结合流程

1. 初始化

   • BP网络：定义网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。
   • GWO参数：设置灰狼算法的参数，包括狼群规模、最大迭代次数等。

2. 生成初始解

   • 初始化权重和偏置：使用GWO算法随机生成一组初始权重和偏置。

3. 适应度评估

   • 前向传播：使用当前权重和偏置进行前向传播，得到预测结果。
   • 计算误差：根据实际值计算预测误差（如交叉熵误差或均方误差）。

4. 更新权重和偏置

   • 位置更新：根据GWO算法更新权重和偏置的位置。具体方法包括：
     • 追踪最优解：根据当前最优解更新权重和偏置的位置。
     • 包围猎物：使用当前最优解的信息进行包围，并更新权重和偏置。
     • 局部搜索：在最优解附近进行局部优化，细化权重和偏置。

5. 迭代优化

   • 重复适应度评估和权重更新：根据GWO算法的迭代步骤重复进行。
   • 监控收敛：检查是否达到最大迭代次数或误差变化达到收敛标准。

6. 训练完成

   • 最优权重和偏置：通过GWO算法获得的最优权重和偏置用于训练完成的BP网络。
   • 模型评估：使用测试集评估模型的分类性能，如准确率、召回率、F1分数等。

4. GWO-BP分类预测的优势

• 全局搜索能力：GWO可以有效探索权重和偏置空间，避免BP网络陷入局部最优。
• 优化效果：通过全局优化提升了BP网络的训练效果，提高分类预测的准确性。

5. 总结

总结来说，GWO-BP分类预测结合了灰狼优化算法的全局优化能力和BP神经网络的强大学习能力，能够在复杂分类任务中提供更高的预测准确性和鲁棒性。

二、实验结果

GWO-BP实验结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];%%  划分数据集
for i = 1 : num_classmid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
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 = T_train;
t_test  = T_test ;

四、代码获取

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出