营销型企业网站开发,就诊网站建设协议,广州app制作,科技特长生多输入多输出预测 | NGO-BP北方苍鹰算法优化BP神经网络多输入多输出预测#xff08;Matlab#xff09; 目录 多输入多输出预测 | NGO-BP北方苍鹰算法优化BP神经网络多输入多输出预测#xff08;Matlab#xff09;预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料 预测效果 基本介…多输入多输出预测 | NGO-BP北方苍鹰算法优化BP神经网络多输入多输出预测Matlab 目录 多输入多输出预测 | NGO-BP北方苍鹰算法优化BP神经网络多输入多输出预测Matlab预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料 预测效果 基本介绍 多输入多输出预测 | NGO-BP北方苍鹰算法优化BP神经网络多输入多输出预测Matlab 1.data为数据集10个输入特征3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2可在下载区获取数据和程序内容。 程序设计
完整程序和数据下载方式资源处下载NGO-BP北方苍鹰算法优化BP神经网络多输入多输出预测Matlab。 %% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train,0,1);
p_test mapminmax(apply,P_test,ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train,0,1);
t_test mapminmax(apply,T_test,ps_output);%% 节点个数
inputnum size(p_train, 1); % 输入层节点数
hiddennum 15; % 隐藏层节点数
outputnum size(t_train, 1); % 输出层节点数%% 构建网络
net newff(p_train, t_train, hiddennum);%% 设置训练参数
net.trainParam.epochs 50; % 训练次数
net.trainParam.goal 1e-4; % 目标误差
net.trainParam.lr 0.01; % 学习率
net.trainParam.showWindow 0; % 关闭窗口%% 参数设置
fun getObjValue; % 目标函数
dim inputnum * hiddennum hiddennum * outputnum ...hiddennum outputnum; % 优化参数个数
lb -1 * ones(1, dim); % 优化参数目标下限
ub 1 * ones(1, dim); % 优化参数目标上限
pop 20; % 数量
Max_iteration 20; % 最大迭代次数 %% 优化算法
[Best_score,Best_pos,curve] NGO(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun); %% 把最优初始阀值权值赋予网络预测
w1 Best_pos(1 : inputnum * hiddennum);
B1 Best_pos(inputnum * hiddennum 1 : inputnum * hiddennum hiddennum);
w2 Best_pos(inputnum * hiddennum hiddennum 1 : inputnum * hiddennum hiddennum hiddennum*outputnum);
B2 Best_pos(inputnum * hiddennum hiddennum hiddennum * outputnum 1 : ...inputnum * hiddennum hiddennum hiddennum * outputnum outputnum);
往期精彩 MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入多输出预测 MATLAB实现BP神经网络多输入多输出预测 MATLAB实现DNN神经网络多输入多输出预测 参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/116377961 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127894261
