优化预测基于matlab灰狼算法优化BP神经网络预测含Matlab源码 F001期

Posted 2021-11-05 紫极神光

一、灰狼算法及BP神经网络简介

1 BP算法
BP (Back—Propagation) 神经网络是由Rumelhart, McClelland提出的概念, 其结构简单、可操作性强, 具有非线性映射能力, 是目前应用最广泛的人工神经网络。但BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷, 在很大程度上影响了预测结果。BP模型如图1所示, 该模型包括输入层、隐层、输出层, 其中W、V为连接权矩阵, 跨层的神经元之间则不连接。

图1 BP神经网络结构图
BP神经网络算法由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。正向传播, 输入信号通过隐含层处理, 经过非线性变换, 转向输出层产生输出信号, 若输出值与期望值不符, 则转入反向传播过程。误差反传是将输出误差信号通过隐含层向输入层逐层反传, 通过修改各神经元的权值, 使误差沿梯度方向下降, 这样反复学习训练, 直到输出的误差达到要求或者达到最大迭代次数, 训练停止。
（1）权值初始化
将网络中的所有权值随机初始化。
（2） 根据实例的输入, 计算输出层每个单元的输出。
网络的实际输出及隐层单元的状态Okj, 由公式 (1) 计算:

公式中, θj是阈值, 一般可采用Sigmoid函数, 即公式 (2) 作为激励