灰狼算法优化BP神经网络（GWO-BP）
简介
本资源文件提供了一个基于灰狼算法（GWO）优化的BP神经网络（GWO-BP）的实现。该算法结合了灰狼算法的优化能力和BP神经网络的预测能力，具有稳定性强、预测精准度高和调节参数少的优点。适用于本科毕业论文或硕士毕业论文的研究。
数据格式
文件中给出的数据，列代表指标集，行代表数据集（输入集x:1-7，输出集y:8）。
数据预处理
为统一量纲，进一步加强预测准确度，需要对数据进行预处理。具体步骤如下：
- 使用SPSS对输入集进行主成分分析，计算其主成分得分值。
- 输出集保持不变。
- 将“主成分得分值和输出集数据”复制到Excel文件内，以便直接运行本算法。
具体步骤可以参考《基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究》。
算法原理
本算法使用BP神经网络的误差函数作为GWO算法的适应度函数，并根据BP神经网络连接权值和阈值的数量，决定GWO算法中灰狼的维数。GWO算法寻优的过程替代了BP神经网络梯度下降的过程。经过不断更新和迭代，确定了全局最优值，即灰狼α所处的位置。本算法输出的权值和阈值即作为神经网络的权值和阈值，不再通过神经网络继续训练，直接得出预测数值。
理论依据可以参考文献《基于粒子群优化算法的BP网络学习研究》。
引用说明
引用本资源时，请注明出处。
使用说明
- 下载并解压资源文件。
- 按照数据预处理步骤对数据进行处理。
- 将处理后的数据导入算法中。
- 运行算法，获取预测结果。
联系我们
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