【ELMAN分类】基于麻雀算法优化递归神经网络SSA-ELMAN实现数据分类附matlab代码
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🔥 内容介绍
本文将介绍一种新的数据分类方法，即基于麻雀算法优化递归神经网络SSA-ELMAN实现数据分类研究。该方法是在传统的ELMAN分类基础上进行改进，通过引入麻雀算法进行优化，从而提高了分类准确率。
首先，我们来了解一下ELMAN分类。ELMAN分类是一种递归神经网络，它可以通过对历史数据的学习来预测未来数据。ELMAN分类的主要思想是将当前输入与上一时刻的输出结合起来，通过不断迭代来逐步提高分类准确率。然而，ELMAN分类也存在一些问题，比如容易陷入局部最优解，分类准确率不稳定等。
为了解决这些问题，我们引入了麻雀算法进行优化。麻雀算法是一种模拟麻雀群体行为的算法，其主要思想是通过模拟鸟群的觅食行为，来优化目标函数。麻雀算法具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，可以有效地解决ELMAN分类存在的问题。
在本研究中，我们将麻雀算法应用于ELMAN分类中，形成了SSA-ELMAN方法。该方法首先通过麻雀算法优化ELMAN分类的参数，然后利用递归神经网络对数据进行分类。实验结果表明，SSA-ELMAN方法在多个数据集上的分类准确率均有所提高，且相比于传统的ELMAN分类，其分类准确率更加稳定。
总之，基于麻雀算法优化递归神经网络SSA-ELMAN实现数据分类是一种有效的方法，可以提高分类准确率，解决传统ELMAN分类存在的问题。未来，我们将进一步改进该方法，以适应更广泛的数据分类场景。
📣 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
本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。
[1] 睢婷宇,范媛媛,桑英军,等.基于麻雀搜索算法优化Elman神经网络的短期负荷预测方法:202110865609[P][2023-11-23].
[2] 邹定江,刘天羽,王勉,等.改进麻雀算法优化Elman神经网络的短期电力负荷预测[J].上海电机学院学报, 2022, 25(4):7.
