ブチハイエナアルゴリズムに基づくBPニューラルネットワークのデータ予測と最適化
BP ニューラル ネットワークは、データ予測、分類、画像認識などの分野で広く使用されている人工ニューラル ネットワークです。しかし、BPニューラルネットワークは学習速度が遅い、局所最適に陥りやすいなどの問題があります。これらの問題を解決するには、ブチハイエナ アルゴリズムを使用して BP ニューラル ネットワークを最適化します。
ブチハイエナアルゴリズムは、自然界のブチハイエナの行動に基づいた最適化アルゴリズムであり、グローバルな探索能力と速い収束速度を備えています。ブチハイエナ アルゴリズムと BP ニューラル ネットワークを組み合わせると、ニューラル ネットワークのパフォーマンスを効果的に向上させることができます。
以下では、例を使用して、BP ニューラル ネットワークを最適化するブチハイエナ アルゴリズムのプロセスを示します。Matlab プログラミング言語を使用して実装します。
まず、データセットを準備する必要があります。ここでは例としてボストンの住宅価格データセットを取り上げます。データセットには 506 個のサンプルが含まれており、各サンプルには 13 個の特徴と 1 個の出力値があります。まずデータを読み取ります。
load boston.mat
次に、データ セットをトレーニング セットとテスト セットに分割します。トレーニング セットが 70%、テスト セットが 30% を占めます。
train_ratio = 0.7;
[train_set, test_set] = split_data