【BP预测】基于海鸥算法优化BP神经网络实现数据预测附matlab代码

1 简介为降低某车型前保险杠注塑成型中产生的翘曲变形,基于数值模拟结果,将BP神经网络与海鸥算法结合,确定了BP神经网络的初始权值和阈值.将SOA-BP模型代入遗传算法中求解最佳工艺参数.由极差分析可知,影响翘曲变形最显著的因素为保压时间和模具温度.基于极差分析设计补充实验,训练SOA-BP神经网络并作为遗传算法的适应度值进行迭代寻优.结果表明:SOA-BP模型的相关系数R2可达0.99以上,平均绝对误差为1.05%,能较精准地预测翘曲量.近年来,随着人工智能的发展,越来越多的学者致力于新型智能优化算法的设计和开发.2019年,文献[1]提出了一种受自然界海鸥启发的新颖全局优化算法——海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm, SOA).与其他智能优化算法类似,海鸥优化算法也是基于种群的算法,模拟了海鸥群体的迁徙和攻击行为.2 部分代码%%% Designed and Developed by Dr. Gaurav Dhiman (http://dhimangaurav.com/) %%%function[Score,Position,Convergence]SOA(Search_Agents,Max_iterations,Lower_bound,Upper_bound,dimension,objective)Positionzeros(1,dimension);Scoreinf;Positionsinit(Search_Agents,dimension,Upper_bound,Lower_bound);Convergencezeros(1,Max_iterations);l0;while lMax_iterationsfor i1:size(Positions,1)Flag4Upper_boundPositions(i,:)Upper_bound;Flag4Lower_boundPositions(i,:)Lower_bound;Positions(i,:)(Positions(i,:).*(~(Flag4Upper_boundFlag4Lower_bound)))Upper_bound.*Flag4Upper_boundLower_bound.*Flag4Lower_bound;fitnessobjective(Positions(i,:));if fitnessScoreScorefitness;PositionPositions(i,:);endendFc2-l*((2)/Max_iterations);for i1:size(Positions,1)for j1:size(Positions,2)r1rand();r2rand();A12*Fc*r1-Fc;C12*r2;b1;ll(Fc-1)*rand()1;D_alphsFc*Positions(i,j)A1*((Position(j)-Positions(i,j)));X1D_alphs*exp(b.*ll).*cos(ll.*2*pi)Position(j);Positions(i,j)X1;endendll1;Convergence(l)Score;end3 仿真结果4 参考文献[1]孙佳龙, 王立泽, 赵思聪,等. 一种基于改进的遗传算法优化BP神经网络的气象数据预测方法:.博主简介擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真相关matlab代码问题可私信交流。部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除。