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本程序参考中文EI期刊《基于Adaboost的BP神经网络改进算法在短期风速预测中的应用》程序注释清晰干货满满下面对文章和程序做简要介绍。 为了提高短期风速预测的准确性论文提出了使用Adaboost算法来增强BP神经网络算法的方法。Adaboost算法是一种强大的学习算法它通过组合弱学习器来提高整体预测能力。论文通过示例分析展示了Adaboost-BP神经网络方法在1到2小时风速预测中相比其他算法ARMA、BP等具有更高的准确性并强调了该方法在工程应用上的价值。
Adaboost-BP是一种集成学习方法结合了Adaboost和BPBack Propagation神经网络的原理。Adaboost是一种Boosting算法它通过集成多个弱预测器通常是简单的学习器以提高整体模型的性能。BP神经网络是一种常见的人工神经网络用于模拟和学习复杂的非线性关系。 以下是Adaboost-BP的原理
Adaboost原理
Adaboost的核心思想是通过迭代训练一系列弱预测器并赋予每个预测器一个权重以调整其在最终模型中的贡献。
在每次迭代中Adaboost调整训练样本的权重使之前分类错误的样本在下一轮得到更多关注。
最终所有弱预测器的预测结果通过加权求和得到最终模型的输出。
BP神经网络原理
BP神经网络是一种前馈神经网络它由输入层、隐藏层可以有多层、输出层组成。
神经网络通过前向传播计算输出然后通过反向传播调整权重以最小化预测误差。
反向传播使用梯度下降法更新权重通过计算损失函数对权重的偏导数来确定梯度方向。
Adaboost-BP的结合
在Adaboost-BP中每个迭代中使用一个BP神经网络作为弱预测器。
初始时所有样本的权重相等。
在每轮训练中使用当前样本权重训练BP神经网络并根据网络的性能预测准确度调整权重。
训练完一个BP神经网络后计算其在整体模型中的权重然后更新样本权重以便下一轮训练中更关注之前预测精度低的样本。
重复这个过程直到达到预定的迭代次数或模型性能满足要求。
最终模型的预测
最终模型是所有弱预测器的加权组合每个弱预测器的权重由其在训练过程中的性能确定。
预测时通过对每个弱预测器的预测结果进行加权求和得到最终的模型输出。
Adaboost-BP的优点在于它结合了Adaboost和神经网络的优势能够更好地处理复杂的非线性关系提高模型的泛化能力。然而也需要注意到该方法在训练过程中可能会更加复杂和耗时。
程序输出结果 Adaboost-BP部分代码
%% Adaboost-BP预测
K10;
for i1:K%弱预测器训练netnewff(inputn,outputn,5);net.trainParam.epochs20;net.trainParam.lr0.1;nettrain(net,inputn,outputn);%弱预测器预测an1sim(net,inputn);T_sim1mapminmax(reverse,an1,outputps);%预测误差erroryc(i,:)T_train-T_sim1;%测试数据预测inputn1mapminmax(apply,P_test ,inputps);an2sim(net,inputn1);test_simu(i,:)mapminmax(reverse,an2,outputps);% 各个弱预测器预测结果%调整D值Error(i)0;for j1:nnif abs(erroryc(i,j))0.2 %较大误差Error(i)Error(i)D(i,j);D(i1,j)D(i,j)*1.1;elseD(i1,j)D(i,j);endend%计算弱预测器权重at(i)0.5/exp(abs(Error(i)));%D值归一化D(i1,:)D(i1,:)/sum(D(i1,:));
end%% 强预测器预测
atat/sum(at);%% 强学习器学习预测结果
T_sim2at*test_simu;%% 计算各项误差参数
error T_sim2-T_test; % 测试值和真实值的误差
[~,len]size(T_test); % len获取测试样本个数数值等于testNum用于求各指标平均值
SSE1sum(error.^2); % 误差平方和
MAE1sum(abs(error))/len; % 平均绝对误差
MSE1error*error/len; % 均方误差
RMSE1MSE1^(1/2); % 均方根误差
MAPE1mean(abs(error./T_test)); % 平均百分比误差
rcorrcoef(T_test,T_sim2); % corrcoef计算相关系数矩阵包括自相关和互相关系数
R1r(1,2); %% 绘图
figure
subplot(2, 1, 1)
plot(1: M, T_train, r-*, 1: M, T_sim1, b-o, LineWidth, 1)
legend(真实值, 预测值)
xlabel(预测样本)
ylabel(预测结果)
string {训练集预测结果对比; [MAPE num2str(MAPE1)]};
title(string)
xlim([1, M])
gridsubplot(2, 1, 2)
plot(1: N, T_test, r-*, 1: N, T_sim2, b-o, LineWidth, 1)
legend(真实值, 预测值)
xlabel(预测样本)
ylabel(预测结果)
string {测试集预测结果对比; [MAPE num2str(MAPE1)]};
title(string)
xlim([1, N])
grid
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