【FNN回归预测】基于matlab蝙蝠算法优化前馈神经网络数据回归预测【含Matlab源码 2070期】

⛄一、运行结果

⛄二、粒子群优化前馈神经网络简介

1 前馈神经网络FNN
前馈神经网络FNN是解决非线性问题的很好模型,它通过梯度下降算法进行网络训练。FNN与时间序列法等传统方法相比,能够更好地来描述问题的非线性特性;与支持向量机等智能方法相比,其网络结构简单,不需要人为选定惩罚因子和损失因子,结构可以人为设定,归纳性能更好更灵活。将BP神经网络引入到短期负荷预测中。将径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络引入到短期负荷预测中。将模糊神经网络引入到负荷预测中。它们都属于FNN,并且取得了很好的预测效果。虽然FNN应用广泛,结构简单,层次清晰,但是其缺陷却不可忽视。前馈神经网络采用传统的训练算法,极易陷入局部最小,并且训练时间长,其本质是静态网络,无法很好地表征系统的动态特性。

粒子群算法是一种基于群体智能行为的启发式随机搜索优化方法,于1995年由Kennedy和Eberhart提出。

2 标准粒子群算法
假设在D维搜