基于冠豪猪优化算法优化径向基神经网络的数据分类预测附Matlab代码
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🔥 内容介绍
一、背景
（一）数据分类预测的重要性
在当今数字化时代，数据分类预测广泛应用于众多领域。在医疗领域，通过对患者的症状、检查结果等数据进行分类预测，辅助医生诊断疾病；在金融领域，用于预测股票走势、评估信用风险等；在市场营销中，帮助企业对客户进行细分，制定精准的营销策略。准确的数据分类预测能够为决策提供有力支持，提高各行业的运行效率和经济效益。
（二）径向基神经网络（RBFNN）的特点
径向基神经网络是一种高效的前馈式神经网络，具有良好的逼近能力和泛化性能。它由输入层、隐含层和输出层组成。输入层负责接收数据，隐含层中的神经元采用径向基函数作为激活函数，能够对输入数据进行非线性映射，输出层则对隐含层的输出进行线性组合，得到最终的预测结果。RBFNN 在处理非线性数据方面表现出色，然而其性能高度依赖于网络参数的选择，如径向基函数的中心、宽度以及隐含层到输出层的权重等，不合适的参数设置可能导致过拟合或欠拟合问题，影响分类预测的准确性。
（三）传统优化方法的局限
传统的 RBFNN 参数优化方法，如梯度下降法，容易陷入局部最优解，因为其基于梯度信息进行参数更新，在复杂的非线性空间中，可能会收敛到局部而非全局最优的参数组合。此外，一些启发式搜索算法虽然在一定程度上能避免局部最优，但在搜索效率和精度之间难以达到良好平衡，无法快速准确地找到最优参数。因此，需要一种更有效的优化算法来提升 RBFNN 在数据分类预测中的性能。
（四）冠豪猪优化算法的优势
冠豪猪优化算法（Porcupine Optimization Algorithm, POA）是一种受冠豪猪行为启发的新型元启发式优化算法。冠豪猪在寻找食物和栖息地时，展现出独特的群体协作和搜索行为。POA 模拟这种行为，具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。在优化 RBFNN 参数时，POA 能够在复杂的参数空间中高效搜索，避免陷入局部最优，从而为 RBFNN 找到更优的参数组合，提高数据分类预测的准确性。
二、原理
（一）径向基神经网络（RBFNN）原理
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% Source codes demo version 1.1
%__________________________________________________________________
% Chinese pangolin optimizer (CPO)
% Developed in MATLAB R2021b
% programmer: Zhiqing GUO
% E-mail: mathgzq@gmail.com
% Paper:
% Zhiqing GUO, Guangwei LIU, Feng JIANG, and Wei LIU
% Chinese Pangolin Optimizer: A new bio-inspired metaheuristic algorithm
%__________________________________________________________________
function [Manis_score,Manis_pos,Convergence_curve]=CPO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)
tic;
Manis_pos=zeros(1,dim);
Manis_score=inf;
Ant_pos=zeros(1,dim);
Ant_score=inf;
%Initialize the positions of search agents
Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);
Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);
t=1;
while t<=Max_iter
for i=1:size(Positions,1)
% boundary checking
Flag4ub=Positions(i,:)>ub;
Flag4lb=Positions(i,:)<lb;
Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;
% Calculate objective function for each search agent
fitness=fobj(Positions(i,:));
% Update the location of Manis pentadactyla
if fitness<Manis_score
Manis_score=fitness; % Update Manis Pentadactyla
Manis_pos=Positions(i,:);
end
if fitness>Manis_score && fitness<Ant_score
Ant_score=fitness; % Update Ant
Ant_pos=Positions(i,:);
end
end
% Aroma concentration factor
MM= Aroma_concentration(Max_iter);% Eq.(9) - Eq.(14)
Cm=MM(randperm(Max_iter));
% Rapid decrease factor
C1 = 2-t*((2)/Max_iter);% Eq.(28)
% Aroma trajectory factor
a = Aroma_trajectory(dim,0.3);% Eq.(21) and Eq.(22)
% Levy step length
Levy_Step_length = Levy(dim);% Eq.(29) and Eq.(30)
for i=1:size(Positions,1)
for j=1:size(Positions,2)
% Fatigue index factor
Fatigue = log(((t*pi)/Max_iter)+1);% Eq.(25)
% Energy correction factor
lamda = 0.1*rand();
VO2 = 0.2*rand();
% Energy consumption factor
E = exp(-lamda*VO2*t*(1 + Fatigue));% Eq.(24)
% Energy fluctuation factor
A1 = 2*E*rand()-E; %Eq.(23)
l = randi([1, Max_iter]);
r3 = rand();
%% Luring behavior
if Cm(l)>=0.9 && r3<=0.6
%% Attraction and Capture Stage
D_ant = abs(a*Ant_pos(j)-Manis_pos(j));% Eq.(19)
New_Ant_pos = Ant_pos(j)-A1*D_ant;% Eq.(20)
%% Movement and Feeding Stage
D_manis = abs((C1*New_Ant_pos-Positions(i,j)))+Levy_Step_length(j)*(1-t/Max_iter);% Eq.(26)
New_Manis_pos = Positions(i,j) + Manis_pos(j)-A1*D_manis;% Eq.(27)
Positions(i,j) = (New_Manis_pos+New_Ant_pos)/2;
%% Predation behavior
elseif Cm(l)<=0.9 || r3>0.5
%% Search and Localization Stage
if Cm(l)>=0 && Cm(l)<0.2
D_manis = abs(Levy_Step_length(j)*Manis_pos(j)-Positions(i,j));% Eq.(31)
New_Manis_pos = C1*Positions(i,j) + A1*abs(Manis_pos(j)-Levy_Step_length(j)*D_manis);% Eq.(32)
%% Rapid Approach Stage
elseif Cm(l)>=0.2 && Cm(l)<0.6
D_manis = abs(a*Manis_pos(j)-Positions(i,j));% Eq.(33)
New_Manis_pos= a*Positions(i,j)+A1*abs(Manis_pos(j)-exp(-a).*sin(Levy_Step_length(j).*pi)*D_manis);% Eq.(34)
%% Digging and Feeding Stage
elseif Cm(l)>=0.6
D_manis = abs(C1*Manis_pos(j)-Positions(i,j));% Eq.(35)
New_Manis_pos = C1*Positions(i,j) + A1*abs(Manis_pos(j)-D_manis);% Eq.(36)
end
Positions(i,j) = New_Manis_pos;
end
end
end
%----------------------------------------------------------------------
if mod(t,100)==0
display(['At iteration ', num2str(t), ' the best solution fitness is ', num2str(Manis_score)]);
end
Convergence_curve(t)=Manis_score; t=t+1;
end
🔗 参考文献
[1] 陈张一,朱朝阳,邹玲,等.基于自适应增强(AdaBoost)的径向基(RBF)神经网络改进算法在关键词预测中的应用[J].科技管理研究, 2024, 44(18):215-221.
[2] 姜显扬.基于遗传算法优化神经网络的混沌控制方法[D].郑州大学,2004.DOI:10.7666/d.y635780.
[3] 王阳萍,朱正平.MATLAB在RBF径向基神经网络仿真中的应用[J].甘肃科技, 2004, 20(10):2.DOI:10.3969/j.issn.1000-0952.2004.10.023.