【CNN预测】基于麻雀搜索算法优化CNN实现数据回归预测含Matlab源码

1 简介

SSA是一种模仿麻雀捕猎与反捕猎动作的新型智能优化算法，种群成员包括发现者、跟随者和侦察者。种群中适应度较好的发现者将会在搜寻过程中最先收集到食物；有一部分跟随者始终监视发现者，若有跟随者发现种群中有麻雀已经找到更好的食物，这部分跟随者会立即去争夺食物；若负责侦察的麻雀一直处在当前的最优预测位置上，那么只需逃离到当前区域周围的某个地方；若侦察的麻雀并不处在当前最优预测位置上，则寻找当前最优预测区域周围的地方停靠。

2 部分代码

​​function [FoodFitness,FoodPosition,Convergence_curve]=SSA(N,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)​​​​if size(ub,1)==1​​​​    ub=ones(dim,1)*ub;​​​​    lb=ones(dim,1)*lb;​​​​end​​​​Convergence_curve = zeros(1,Max_iter);​​​​%Initialize the positions of salps​​​​SalpPositions=initialization(N,dim,ub,lb);​​​​FoodPosition=zeros(1,dim);​​​​FoodFitness=inf;​​​​%calculate the fitness of initial salps​​​​for i=1:size(SalpPositions,1)​​​​    SalpFitness(1,i)=fobj(SalpPositions(i,:));​​​​end​​​​[sorted_salps_fitness,sorted_indexes]=sort(SalpFitness);​​​​for newindex=1:N​​​​    Sorted_salps(newindex,:)=SalpPositions(sorted_indexes(newindex),:);​​​​end​​​​FoodPosition=Sorted_salps(1,:);​​​​FoodFitness=sorted_salps_fitness(1);​​​​%Main loop​​​​l=2; % start from the second iteration since the first iteration was dedicated to calculating the fitness of salps​​​​while l<Max_iter+1​​​​    c1 = 2*exp(-(4*l/Max_iter)^2); % Eq. (3.2) in the paper​​​​    for i=1:size(SalpPositions,1)​​​​        SalpPositions= SalpPositions';​​​​        if i<=N/2​​​​            for j=1:1:dim​​​​                c2=rand();​​​​                c3=rand();​​​​                %%%%%%%%%%%%% % Eq. (3.1) in the paper %%%%%%%%%%%%%%​​​​                if c3<0.5 ​​​​                   SalpPositions(j,i)=FoodPosition(j)+c1*((ub(j)-lb(j))*c2+lb(j));​​​​                else​​​​                    SalpPositions(j,i)=FoodPosition(j)-c1*((ub(j)-lb(j))*c2+lb(j));​​​​                end​​​​                %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%​​​​            end​​​​        elseif i>N/2 && i<N+1​​​​            point1=SalpPositions(:,i-1);​​​​            point2=SalpPositions(:,i);​​​​            SalpPositions(:,i)=(point2+point1)/2; % % Eq. (3.4) in the paper​​​​        end​​​​        SalpPositions= SalpPositions';​​​​    end​​​​    for i=1:size(SalpPositions,1)​​​​        Tp=SalpPositions(i,:)>ub';Tm=SalpPositions(i,:)<lb';SalpPositions(i,:)=(SalpPositions(i,:).*(~(Tp+Tm)))+ub'.*Tp+lb'.*Tm;​​​​        SalpFitness(1,i)=fobj(SalpPositions(i,:));​​​​        if SalpFitness(1,i)<FoodFitness​​​​            FoodPosition=SalpPositions(i,:);​​​​            FoodFitness=SalpFitness(1,i); ​​​​       end​​​​    end​​​​    Convergence_curve(l)=FoodFitness;​​​​    l = l + 1;​​​​end​​

3 仿真结果

4 参考文献

[1]陈彩虹,王诚. 基于CNN深度算法改进及故障预测研究[J]. 计算机技术与发展, 2020, 30(10):6.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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