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谷歌网站地图提交,开封企业网站建设,网页制作与网站建设的题,百度官网黏菌优化算法SMA优化GRNN做时间序列拟合预测建模。 程序内注释详细直接替换数据就可以使用。 程序语言为matlab。 程序直接运行可以出拟合预测图#xff0c;迭代优化图#xff0c;线性拟合预测图#xff0c;多个预测评价指标。在时间序列预测领域#xff0c;寻找一种高效准…黏菌优化算法SMA优化GRNN做时间序列拟合预测建模。 程序内注释详细直接替换数据就可以使用。 程序语言为matlab。 程序直接运行可以出拟合预测图迭代优化图线性拟合预测图多个预测评价指标。在时间序列预测领域寻找一种高效准确的模型至关重要。今天咱们来聊聊如何用黏菌优化算法SMA优化广义回归神经网络GRNN进行时间序列的拟合预测建模并且会附上直接能用的Matlab代码替换数据就能跑起来还能输出各种关键图表和预测评价指标。一、原理简述1. 黏菌优化算法SMA黏菌在自然环境中会通过分泌黏液来寻找食物源这种行为可以抽象为一种优化算法。它模拟黏菌的觅食、繁殖和移动行为在搜索空间中不断探索以找到最优解。比如在时间序列预测模型参数优化里SMA能帮助我们找到GRNN模型中最合适的参数让预测效果最佳。2. 广义回归神经网络GRNNGRNN是一种基于径向基函数的神经网络对非线性函数逼近有很好的效果。在时间序列预测中它能根据历史数据学习到数据中的模式从而对未来值进行预测。但它的预测精度很大程度上依赖于平滑参数这就需要像SMA这样的优化算法来调整。二、Matlab代码实现% 加载数据这里假设数据存放在一个名为data的文件中且数据是单列的时间序列数据 data load(data.txt); % 划分训练集和测试集前80%数据用于训练后20%用于测试 trainData data(1:round(length(data)*0.8)); testData data(round(length(data)*0.8)1:end); % 准备训练集的输入和输出 inputTrain []; outputTrain []; for i 1:length(trainData)-1 inputTrain [inputTrain; trainData(i)]; outputTrain [outputTrain; trainData(i1)]; end % 准备测试集的输入和输出 inputTest []; outputTest []; for i 1:length(testData)-1 inputTest [inputTest; testData(i)]; outputTest [outputTest; testData(i1)]; end % 定义黏菌优化算法的参数 popSize 50; % 种群大小 maxIter 100; % 最大迭代次数 lb 0.001; % 平滑参数的下限 ub 10; % 平滑参数的上限 % 黏菌优化算法主循环 for iter 1:maxIter % 初始化黏菌种群每个黏菌对应一个平滑参数 slimeMolds repmat(lb, popSize, 1) (repmat(ub, popSize, 1) - repmat(lb, popSize, 1)).*rand(popSize, 1); fitness zeros(popSize, 1); for i 1:popSize % 使用当前平滑参数构建GRNN模型 net newgrnn(inputTrain, outputTrain, slimeMolds(i)); % 对训练集进行预测 trainPredict sim(net, inputTrain); % 计算预测结果与实际结果的均方误差作为适应度值 fitness(i) mse(outputTrain - trainPredict); end % 找到最优的黏菌最小均方误差对应的平滑参数 [bestFitness, bestIndex] min(fitness); bestSmoothParam slimeMolds(bestIndex); % 更新黏菌位置这里简单示意实际SMA有更复杂的更新策略 for i 1:popSize r1 rand; if r1 0.5 slimeMolds(i) slimeMolds(i) rand * (bestSmoothParam - slimeMolds(i)); else slimeMolds(i) slimeMolds(i) - rand * (bestSmoothParam - slimeMolds(i)); end % 确保平滑参数在上下限范围内 slimeMolds(i) max(slimeMolds(i), lb); slimeMolds(i) min(slimeMolds(i), ub); end end % 使用最优平滑参数构建最终的GRNN模型 finalNet newgrnn(inputTrain, outputTrain, bestSmoothParam); % 对测试集进行预测 testPredict sim(finalNet, inputTest); % 绘制拟合预测图 figure; plot(1:length(outputTest), outputTest, b, DisplayName, 实际值); hold on; plot(1:length(testPredict), testPredict, r--, DisplayName, 预测值); legend; title(测试集拟合预测图); % 绘制迭代优化图 figure; plot(1:maxIter, bestFitnessHistory, b); title(黏菌优化算法迭代优化图); xlabel(迭代次数); ylabel(均方误差); % 绘制线性拟合预测图 figure; scatter(outputTest, testPredict); xlabel(实际值); ylabel(预测值); line([min(outputTest) max(outputTest)], [min(outputTest) max(outputTest)], Color, r); title(线性拟合预测图); % 计算多个预测评价指标 mseValue mse(outputTest - testPredict); rmseValue sqrt(mseValue); maeValue mae(outputTest - testPredict); fprintf(均方误差MSE: %.4f\n, mseValue); fprintf(均方根误差RMSE: %.4f\n, rmseValue); fprintf(平均绝对误差MAE: %.4f\n, maeValue);代码分析数据加载与划分代码开头从文件中加载时间序列数据并将其划分为训练集和测试集。通过循环准备好训练集和测试集的输入输出数据为后续模型训练和测试做准备。黏菌优化算法参数设置设定了种群大小、最大迭代次数以及平滑参数的上下限。这些参数会影响SMA算法的搜索范围和精度。SMA主循环在每次迭代中初始化黏菌种群每个黏菌代表一个GRNN的平滑参数。计算每个黏菌对应的GRNN模型在训练集上的均方误差作为适应度值找到最优黏菌最佳平滑参数并更新其他黏菌的位置。模型构建与预测使用找到的最优平滑参数构建最终的GRNN模型并对测试集进行预测。绘图与指标计算分别绘制了拟合预测图、迭代优化图、线性拟合预测图直观展示预测效果和算法优化过程。同时计算并输出均方误差MSE、均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE等预测评价指标量化评估预测的准确性。通过上述代码和分析希望能帮助大家快速上手用SMA优化GRNN进行时间序列拟合预测建模在实际应用中根据自己的数据特点进行调整和优化取得更好的预测效果。