回归预测|基于鹈鹕优化径向基神经网络的数据回归预测Matlab程序POA-RBF 多特征输入单输出含基础RBF

回归预测|基于鹈鹕优化径向基神经网络的数据回归预测Matlab程序POA-RBF 多特征输入单输出含基础RBF

文章目录

一、基本原理
- - 1. **饥饿游戏搜索优化算法（POA）简介**
  - 2. **径向基神经网络（RBF）简介**
  - 3. **POA-RBF回归预测流程**
  - - 1. **初始化**
    - 2. **构建RBF模型**
    - 3. **饥饿游戏搜索优化**
    - 4. **模型训练与优化**
    - 5. **模型评估与预测**
  - 总结
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

一、基本原理

POA-RBF方法结合了饥饿游戏搜索优化算法（POA）和径向基神经网络（RBF），旨在提高神经网络的训练性能和预测精度。以下是其详细原理和流程：

1. 饥饿游戏搜索优化算法（POA）简介

POA是一种模拟个体生存竞争的启发式优化算法，其关键特点包括：

竞争机制：个体根据适应度进行竞争，优胜劣汰。
动态适应：个体的策略根据环境变化进行调整。
全局搜索：通过多样化的搜索方式提高全局搜索能力，减少局部最优的风险。

2. 径向基神经网络（RBF）简介

RBF是一种基于径向基函数的前馈神经网络，主要特点包括：

隐层节点：使用高斯函数等径向基函数作为激活函数。
快速学习：相较于传统神经网络，RBF具有更快的训练速度和良好的泛化能力。
适用于函数逼近：在非线性函数逼近和模式识别中表现良好。

3. POA-RBF回归预测流程

POA-RBF结合了POA的优化能力和RBF的建模能力，具体流程如下：

1. 初始化

参数设置：设置POA的参数，包括种群规模、最大迭代次数等。
样本准备：准备训练集和测试集数据。

2. 构建RBF模型

确定网络结构：确定RBF的输入层、隐层和输出层的结构。
选择径向基函数：选择合适的径向基函数（如高斯函数）作为激活函数。
初始化权重和中心：随机初始化隐层节点的权重和中心位置。

3. 饥饿游戏搜索优化

个体初始化：初始化POA中的个体，每个个体代表一组RBF的超参数（如隐层节点数、宽度等）。
评估适应度：利用当前RBF模型对训练数据进行预测，计算每个个体的适应度（如均方误差）。
竞争与更新：
- 通过适应度对个体进行竞争，选出表现较好的个体。
- 根据POA的更新规则，调整个体的位置，以探索更优的超参数组合。

4. 模型训练与优化

循环迭代：重复适应度评估和个体更新的过程，直到满足停止准则（如达到最大迭代次数或适应度变化小于某个阈值）。
最终选择：选择适应度最佳的个体，确定最终的RBF超参数配置。

5. 模型评估与预测

训练最终模型：使用选定的超参数重新训练RBF模型。
预测：用训练好的RBF模型对测试集进行预测。
评估性能：使用评价指标（如均方误差、R²等）评估模型在测试集上的表现。

总结

POA-RBF方法通过结合饥饿游戏搜索算法的全局优化能力和径向基神经网络的高效建模，实现了超参数的优化，显著提高了模型的预测精度和鲁棒性。

二、实验结果

1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；

2.excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；

3.命令窗口输出R2、MSE、MAE；

4.可视化：代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。
POA-RBF实验结果
在这里插入图片描述
RBF实验结果

三、核心代码

matlab">%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%%  数据平铺
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

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