# SMA-BP回归预测 | Matlab 黏菌优化算法优化BP神经网络回归预测

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## 🔥 内容介绍

SMA算法的优化过程包括初始化、黏菌迁移、黏菌繁殖和黏菌更新等步骤。在初始化阶段，黏菌的位置和黏度等参数被随机生成。然后，根据黏菌之间的相互作用，进行黏菌迁移和繁殖操作，以寻找更优的解。最后，在黏菌更新阶段，根据黏菌的适应度值更新黏菌的位置和黏度。通过多次迭代，SMA算法能够逐步优化BP神经网络的权重和阈值，提高风电功率预测的准确性。

## 📣 部分代码

%___________________________________________________________________%%  Grey Wolf Optimizer (GWO) source codes version 1.0               %%                                                                   %%  Developed in MATLAB R2011b(7.13)                                 %%                                                                   %%  Author and programmer: Seyedali Mirjalili                        %%                                                                   %%         e-Mail: ali.mirjalili@gmail.com                           %%                 seyedali.mirjalili@griffithuni.edu.au             %%                                                                   %%       Homepage: http://www.alimirjalili.com                       %%                                                                   %%   Main paper: S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Lewis             %%               Grey Wolf Optimizer, Advances in Engineering        %%               Software , in press,                                %%               DOI: 10.1016/j.advengsoft.2013.12.007               %%                                                                   %%___________________________________________________________________%% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1    for i=1:dim        ub_i=ub(i);        lb_i=lb(i);        Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;    endend

## 🔗 参考文献

[1]范媛媛,孟迪飞,桑英军,等.基于改进的黏菌算法优化Elman神经网络的电梯故障预测方法.CN202211341256.X[2023-09-22].

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#### 9 雷达方面

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