分类预测|基于鹦鹉优化宽度神经网络的数据分类预测Matlab程序 PO-BLS多特征输入多类别输出

前言

分类预测|基于鹦鹉优化宽度神经网络的数据分类预测Matlab程序 PO-BLS多特征输入多类别输出

一、PO-BLS模型

PO-BLS：鹦鹉优化宽度神经网络分类预测

PO-BLS（Parrot Optimization-Based Broad Learning System）结合了鹦鹉优化算法和宽度神经网络（BLS, Broad Learning System）的特点，旨在提高分类任务的性能。下面将详细介绍其原理和流程。

原理

1. 宽度神经网络（BLS）

BLS是一种新兴的神经网络结构，其特点是在同一层中增加大量节点（宽度），而不是单纯增加层数（深度）。这种结构能够更好地处理特征学习和模式识别。主要组成部分包括：

• 输入层：直接接收输入数据。
• 特征映射：通过随机投影或特征变换生成新特征。
• 输出层：经过权重调整后输出最终预测结果。

BLS 的基本步骤：

2. 鹦鹉优化算法（PO）

鹦鹉优化算法模仿了鹦鹉的行为，通过群体智能来搜索最优解。其主要步骤包括：

• 初始化：随机生成一组“鹦鹉”作为候选解。
• 适应度评估：根据目标函数评估每个鹦鹉的适应度。
• 更新位置：根据适应度及其他鹦鹉的位置更新当前鹦鹉的位置。
• 迭代优化：重复适应度评估和位置更新，直到满足终止条件。

流程

以下是基于PO-BLS的分类预测的详细流程：

1. 数据准备

• 数据集选择：选择适合的分类数据集。
• 数据预处理：包括去除缺失值、标准化、特征选择等。

2. 构建宽度神经网络（BLS）

• 特征映射：生成随机投影矩阵，将输入特征映射到高维特征空间。
• 构建模型：

3. 鹦鹉优化算法（PO）

• 初始化：生成初始“鹦鹉”群体，随机选择多个参数组合（如节点数、学习率等）。
• 适应度计算：评估每个鹦鹉对应的BLS模型性能，使用交叉验证等方法评估准确率。
• 位置更新：根据适应度更新鹦鹉的位置，保持多样性以探索全局最优解。

4. 模型训练与优化

• 选择最佳参数：根据适应度选择表现最好的鹦鹉，同时保留多样性。
• 迭代过程：重复适应度评估和位置更新，直到达到预设的最大迭代次数或适应度不再改善。

5. 预测与评估

• 训练最终模型：使用找到的最优参数构建BLS模型。
• 进行预测：对测试数据进行分类预测。
• 评估性能：使用混淆矩阵、准确率、F1-score等指标来评估模型效果。

总结

PO-BLS结合了宽度神经网络的特性和鹦鹉优化算法的搜索能力，通过优化网络结构和参数配置，从而提高分类任务的性能。该方法在处理大规模数据时具有良好的适应性和高效性，是一种值得探索的机器学习技术。

二、实验结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
num_class = length(unique(res(:, end)));     % 类别数（Excel最后一列放类别）
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
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 );
p_test = p_test';
p_train = p_train';
t_train = T_train';
t_test = T_test';

%% 宽度学习参数设置
N1 = 10;                      % 每个窗口的功能节点百分比
N2 = 10;                      % 特征节点的窗口数
epochs = 1;                   % epochs 次数

%% 适应度函数
fobj=@(X)fobj(X,p_train,t_train,p_test,t_test,N1,N2,epochs);
 
%% 优化算法参数设置
pop = 5;                         % 种群个数
dim = 3;                         % 优化参数的维度
Max_iter = 10;                   % 迭代次数
ub=[10^-1  2  1000];             % 优化参数的上限 参数分别为：【l2正则化参数,收缩尺度,增强节点数】 
lb=[10^-3 0.1  500];             % 优化参数的上限 参数分别为：【l2正则化参数,收缩尺度,增强节点数】 

%% 改进小龙虾优化算法
[Best_F,Best_P,curve]= MSCOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);

%%  适应度曲线
figure;
plot(1 : length(curve), curve, 'LineWidth', 1.5);
title('适应度曲线', 'FontSize', 13);
xlabel('迭代次数', 'FontSize', 10);
ylabel('适应度值', 'FontSize', 10);
grid

%% 宽度学习参数设置
C = Best_P(1);                % 增强节点的 l2 正则化参数
s = Best_P(2);                % 增强节点的收缩尺度
N3 = round(Best_P(3));        % 增强节点数  输入样本个数

%% 设置每一轮迭代返回的参数
train_err=zeros(1,epochs);test_err=zeros(1,epochs);
train_time=zeros(1,epochs);test_time=zeros(1,epochs);

%% 宽度学习训练  
for 
end

四、代码获取

私信即可

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出