多元回归分析 | GWO-BPNN-Adaboost、BPNN-Adaboost、BPNN多输入单输出回归预测 可直接
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🔥 内容介绍
在机器学习领域，回归问题是一个重要的研究方向。回归问题的目标是根据输入的特征预测一个连续的输出值。在回归问题中，我们需要选择合适的模型和算法来进行预测。本文将介绍三种回归预测算法：GWO-BPNN-Adaboost、BPNN-Adaboost、BPNN多输入单输出回归预测。
GWO-BPNN-Adaboost
GWO-BPNN-Adaboost是一种基于灰狼优化算法（GWO）、BP神经网络（BPNN）和Adaboost算法的回归预测方法。GWO是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算法，可以用来优化BPNN的权值和偏置。Adaboost是一种集成学习算法，可以用来提高BPNN的预测准确率。GWO-BPNN-Adaboost将GWO和Adaboost算法应用于BPNN的训练过程中，可以提高BPNN的收敛速度和预测准确率。
BPNN-Adaboost
BPNN-Adaboost是一种基于BP神经网络和Adaboost算法的回归预测方法。BPNN是一种常用的神经网络模型，可以用来进行非线性回归预测。Adaboost算法可以用来提高BPNN的预测准确率。BPNN-Adaboost将Adaboost算法应用于BPNN的训练过程中，可以提高BPNN的预测准确率。
BPNN多输入单输出回归预测
BPNN多输入单输出回归预测是一种基于BP神经网络的回归预测方法。在该方法中，我们将多个输入特征作为BPNN的输入，预测一个单一的输出值。BPNN多输入单输出回归预测可以用来解决多元回归问题，可以预测多个输入特征对应的单一输出值。
总结
在回归预测问题中，我们需要选择合适的模型和算法来进行预测。本文介绍了三种回归预测算法：GWO-BPNN-Adaboost、BPNN-Adaboost、BPNN多输入单输出回归预测。这些算法都是基于BP神经网络的回归预测方法，可以用来解决不同类型的回归问题。在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的算法，以获得更好的预测结果。
📣 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1]韩昱.基于BPNN-AdaBoost的隧道交通事故数预测研究[J].中国交通信息化, 2022(9):138-142.
