分类预测|基于雪消融优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序SAO-BP 多特征输入多类别输出 含基础程序
文章目录
- 一、基本原理
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
一、基本原理
SAO-BP模型结合了雪消融优化算法(SAO)和BP神经网络。以下是详细原理和流程:
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雪消融优化算法(SAO):是一种模仿雪消融过程的启发式优化算法。它通过模拟雪的融化和重结晶过程,探索解空间以寻找最优解。
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BP神经网络:即反向传播神经网络,是一种经典的前馈神经网络,通过最小化损失函数来调整网络权重,从而进行分类或回归任务。
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模型流程:
- 数据准备:准备和预处理分类数据,包括特征选择和数据标准化。
- 优化过程:使用SAO算法优化BP神经网络的超参数,如学习率、隐藏层数量和神经元数量。SAO通过模拟雪的消融过程来搜索最优超参数组合,以提高BP网络的性能。
- 模型训练:用优化后的超参数配置训练BP神经网络。BP算法通过反向传播误差来调整网络权重,以达到分类目标。
- 预测与评估:用训练好的BP神经网络对测试数据进行分类预测,并评估其分类效果,通常使用准确率、召回率等指标进行评价。
通过SAO优化BP神经网络,可以提升模型的分类精度和训练效率。
二、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