【Matlab】基于遗传算法优化BP神经网络 (GA-BP)的数据时序预测

  资源下载: https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88682033

一,概述

        基于遗传算法优化BP神经网络 (GA-BP) 的数据时序预测是一种常用的机器学习方法,用于预测时间序列数据的趋势和未来值。

        在使用这种方法之前,需要将时间序列数据转化为适合BP神经网络处理的形式。常用的方法是将时间序列数据转化为滞后观测值的矩阵形式,以便将其作为BP神经网络的输入。

        然后,使用遗传算法对BP神经网络的权重和阈值进行优化。遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制,使用种群中的个体来表示网络权重和阈值的不同组合。通过计算每个个体的适应度,根据适应度选择和交叉繁殖优秀的个体,并引入变异操作以增加种群的多样性。这个过程通过多次迭代,逐步优化网络的权重和阈值,使其能够更好地拟合时间序列数据的特征和趋势。

        最后,使用优化后的GA-BP神经网络进行数据时序预测。通过将过去的时间序列数据传递给网络,网络将根据优化后的权重和阈值进行计算,并预测未来的数值。优化后的网络能够更准确地捕捉时间序列数据中的趋势和周期性,并提供更精确的预测结果。

        综上所述,基于遗传算法优化BP神经网络的数据时序预测方法能够结合遗传算法的优化能力和BP神经网络的非线性拟合能力,实现更准确和可靠的时间序列预测。这种方法在各种时间序列预测问题中都有广泛的应用,例如股票价格预测、气象数据预测等。
 

二,代码

代码中文注释非常清晰,按照示例数据修改格式,替换数据集即可运行,数据集为excel。

部分代码示例如下:

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%%  导入数据(时间序列的单列数据)
result = xlsread('数据集.xlsx');%%  添加路径
addpath('goat\')%%  数据分析
num_samples = length(result);  % 样本个数 
kim = 15;                      % 延时步长(kim个历史数据作为自变量)
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测%%  构造数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];
end%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
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);%%  建立模型
S1 = 5;           %  隐藏层节点个数                
net = newff(p_train, t_train, S1);......

三,运行结果

资源下载: https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88682033

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/310801.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【SpringCloud笔记】(12)分布式请求链路跟踪之Sleuth

Sleuth 背景 在微服务框架中,一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用来协同产生最后的请求结果,每一个前段请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路,链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的…

概率论基础复习题

一、填空题 二、选择题 答案:B 答案:C 答案:C 答案:D。统计量不含任何未知参数。 答案:A 答案:C 样本均值是总体均值的无偏估计;样本方差是总体方差的无偏估计。 答案:B。统计值是一…

数据结构之树 --- 二叉树 < 堆 >

目录 1. 树是什么&#xff1f; 1.1 树的表示 2. 二叉树 2.1 二叉树的概念 2.2 特殊的二叉树 2.3 二叉树的性质 2.4 二叉树的存储结构 2.4.1 顺序存储 2.4.2 链式存储 3. 二叉树顺序结构的实现 <堆> 3.1 二叉树的顺序结构 ​编辑 3.2 堆的概念及结构 ​编辑…

【每日一题】LeetCode206.反转链表

个人主页&#xff1a;白日依山璟 专栏&#xff1a;Java|数据结构与算法|每日一题 文章目录 1. 题目描述示例1示例2示例3提示 2. 思路3.代码 1. 题目描述 给你单链表的头节点 head &#xff0c;请你反转链表&#xff0c;并返回反转后的链表。 示例1 输入&#xff1a;head [1…

SLAM学习入门--传统图像处理

文章目录 传统图像处理颜色空间高斯滤波腐蚀和膨胀开运算和闭运算如何求一张图片的均值&#xff1f;线性插值双线性插值仿射变换透视变换常见的边缘检测算子Sobel 算法Canny 算法Hough 变换原理&#xff08;直线和圆检测&#xff09;找轮廓&#xff08;findCountours&#xff0…

机器学习(一) -- 概述

系列文章目录 机器学习&#xff08;一&#xff09; -- 概述 机器学习&#xff08;二&#xff09; -- 数据预处理 未完待续…… 目录 系列文章目录 前言 一、机器学习定义&#xff08;是什么&#xff09; 二、机器学习的应用&#xff08;能做什么&#xff09; 三、***机器…

pygame学习(一)——pygame库的导包、初始化、窗口的设置、打印文字

导语 pygame是一个跨平台Python库(pygame news)&#xff0c;专门用来开发游戏。pygame主要为开发、设计2D电子游戏而生&#xff0c;提供图像模块&#xff08;image&#xff09;、声音模块&#xff08;mixer&#xff09;、输入/输出&#xff08;鼠标、键盘、显示屏&#xff09;…

报错大全(未完待续)

springboot Could not find artifact org.springframework.boot:spring-boot-maven-plugin 报错环境&#xff1a;昨天的springboot项目的pom文件正常&#xff0c;今天再打开就会有些依赖爆红 解决步骤&#xff1a; 去maven的仓库里找你下载的依赖文件&#xff0c;路径是你的…

rime中州韵 easyEnglish输入法

根据前面的几个自定义配置的练手,想必大家已经熟悉了所谓的 程序文件夹&#xff0c;用户文件夹&#xff0c;custom.yam 文档这几个概念了。在接下来的自定义配置讲述中&#xff0c;将默认大家是懂得所做的修改应该在哪个文件中进行的&#xff0c;讲述的速度将会有所加快。 今天…

行人重识别优化:Pose-Guided Feature Alignment for Occluded Person Re-Identification

文章记录了ICCV2019的一篇优化遮挡行人重识别论文的知识点&#xff1a;Pose-Guided Feature Alignment for Occluded Person Re-Identification 论文地址&#xff1a; https://yu-wu.net/pdf/ICCV2019_Occluded-reID.pdf Partial Feature Branch分支: PCB结构&#xff0c;将…

005、数据类型

1. 关于数据类型 Rust中&#xff0c;每个值都有其特定的数据类型&#xff0c;Rust会根据数据的类型来决定如何处理它们。 Rust是一门静态类型语言&#xff0c;它在编译程序的过程中就需要知道所有变量的具体类型。在大部分情况下&#xff0c;编译器可以根据我们如何绑定、使用变…

Apache SSI 远程命令执行漏洞

一、环境搭建 二、访问upload.php 三、写shell <!--#exec cmd"id" --> 四、访问 如图所示&#xff0c;即getshell成功&#xff01;​