💥1 概述
在大数据、人工智能的背景下，神经网络算法被广泛的应用和普及，风险预测问题成为人们关注的热点，BP神经网络算法是用于解决预测问题效果最好的算法之一，但传统的BP神经网络算法在隐含层权值选择过程具有一定的局限性，会影响算法预测的效率和精度。针对这种情况，提出了改进的BP神经网络算法，利用遗传算法和BP神经网络算法相结合，提升算法的预测效率和预测精度。首先，分析传统BP神经网络算法流程及不足；其次，利用遗传算法优化BP神经网络算法；最后，提出改进的BP神经网络算法执行流程，并以食品价格数据进行对比分析。通过实验分析结果可知，相对于传统的BP神经网络算法，该方法在预测过程中可以提高预测效率、提升预测精度。本文章采用BP算法并训练使用的数据集404个水质数据对水质问题进行预测。
📚2 运行结果
部分代码：
clc clear all load out2.mat load train.mat outrec = outrec'; ml = [2.35500000000000,0.110000000000000,6.50000000000000,323.500000000000]; mm = [10.9945239746905,69.0063006300631,-6.66869763899466,-0.319387271030040]; for j = 1:4 for i = 1:404 outrec(i,j) = outrec(i,j)*ml(j)+mm(j); end end for j = 1:4 for i = 1:404 traind_s(i,j) = traind_s(i,j)*ml(j)+mm(j); end end xunlian = 250; yuce = 152; a = 1:xunlian; b = xunlian+1:xunlian+yuce; figure(1) %% 拟合曲线 title('fitted'); zzl = 1; subplot(2,2,zzl); plot(a,traind_s(1:xunlian,zzl),'b'); hold on plot(a+10,outrec(1:xunlian,zzl),'r'); hold off xlabel('time'); ylabel('temperature'); legend('measured value','fitted value'); zzl =2; subplot(2,2,zzl); plot(a,traind_s(1:xunlian,zzl),'b'); hold on plot(a+10,outrec(1:xunlian,zzl),'r'); hold off xlabel('time'); ylabel('pH'); legend('measured value','fitted value'); zzl = 3; subplot(2,2,zzl); plot(a,traind_s(1:xunlian,zzl),'b'); hold on plot(a+10,outrec(1:xunlian,zzl),'r'); hold off xlabel('time'); ylabel('Do'); legend('measured value','fitted value'); zzl = 4; subplot(2,2,zzl); plot(a,traind_s(1:xunlian,zzl),'b'); hold on plot(a+10,outrec(1:xunlian,zzl),'r'); hold off xlabel('time'); ylabel('ORP'); legend('measured value','fitted value'); %% 预测曲线 figure(2) zzl = 1; subplot(2,2,zzl); plot(b,traind_s(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'b'); hold on plot(b+10,outrec(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'r'); hold off xlabel('time'); ylabel('temperature'); legend('measured value','predicted value'); zzl = 2; subplot(2,2,zzl); plot(b,traind_s(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'b'); hold on plot(b+10,outrec(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'r'); hold off xlabel('time'); ylabel('pH'); legend('measured value','predicted value'); zzl = 3; subplot(2,2,zzl); plot(b,traind_s(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'b'); hold on plot(b+10,outrec(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'r'); hold off xlabel('time'); ylabel('DO'); legend('measured value','predicted value'); zzl = 4; subplot(2,2,zzl); plot(b,traind_s(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'b'); hold on plot(b+10,outrec(xunlian+1:xunlian+yuce,zzl),'r'); hold off xlabel('time'); ylabel('ORP'); legend('measured value','predicted value');
🎉3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]刘红梅,徐英岚,张博,李荣.基于最小二乘支持向量回归的水质预测[J].计算机与现代化,2019(09):31-34.
[2]邬希可.改进的神经网络算法在预测方法中研究与应用[J].计算机与数字工程,2022,50(10):2276-2279+2344.
