Matlab に基づく Wolf Pack アルゴリズムが BP ニューラル ネットワーク データ予測を最適化
Wolf Pack アルゴリズムは、自然界のオオカミの行動に基づいた最適化アルゴリズムで、オオカミのリーダーシップ階層と狩猟行動をシミュレートします。オオカミの群れアルゴリズムと BP ニューラル ネットワークを組み合わせることで、データ予測の精度と効率を向上させることができます。この記事では、Matlab を使用して、ウルフ パック アルゴリズムに基づいて最適化された BP ニューラル ネットワーク データ予測モデルを実装する方法と、対応するソース コードを提供する方法を紹介します。
まず、データセットを準備する必要があります。データセットには、入力変数 (独立変数) とターゲット変数 (従属変数) が含まれている必要があります。データセットが n 個のサンプルを含む行列 X であるとします。ここで、各行は 1 つのサンプルの入力変数を表し、別の行列 Y には対応するターゲット変数が含まれます。
次に、Matlab の Neural Network Toolbox を使用して BP ニューラル ネットワークを作成します。以下は、BP ニューラル ネットワークを作成およびトレーニングするためのソース コードの例です。
% 创建BP神经网络
net = feedforwardnet([10 5]);
% 设置训练参数
net