m基于GA遗传优化的GRNN广义回归神经网络销售数据预测算法matlab仿真

本文涉及的产品
全球加速 GA,每月750个小时 15CU
简介: m基于GA遗传优化的GRNN广义回归神经网络销售数据预测算法matlab仿真

1.算法描述

  随着市场经济的发展和全球化,国内外企业面临着越来越残酷的市场竞争,要想赢得竞争,赢得市场,从事商品销售的单位必须在短时间内,以最低的成本将产品提供给客户,这使得对市场的变化和本身业务的发展前景进行估计。

    制冷压缩机的主要功能是将低压气体提升为高压气体,是制冷设备的核心部件,其广泛应用在空调冰箱等各类电器设备中。因此制冷压缩机有着十分广泛的市场前景,为了获得较为准确的市场预期,我们需要使用已有的理论知识和科学方法,对制冷压缩机的市场发展趋势进行预先估计,从而进一步减少风险,避免企业决策的盲目性。

  遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出,其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法,能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,不需要确定的规则。遗传算法的这些性质,已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术。

   算法的算法流程图如下图所示:

1.png

从图1的算法流程图可知,遗传算法,其主要步骤如下所示:

    步骤一、选择问题解的一个编码,给出一个包含N个染色体的初始种群。

    步骤二、对种群中的每一个染色体 ,分别计算其对应的适应函数值。

    步骤三、若停止规则满足,则算法停止,否则计算概率P,并以此概率分布,从中随机选取N个染色体构成一个新的种群。

    步骤四、通过交叉(交叉概率为),得到N个染色体的交叉概率值。

    步骤五、以较小的变异概率,使得某染色体的一个基因发生变异,形成新的群体重复第步骤二步。

   对GRNN网络来说,当确定了学习样本,则相应的网络结构和各神经元之间的连接权值也就确定出来,网络的训练实际上只是确定平滑参数的过程。GRNN网络中的即相当于径向基函数的分布密度SPREAD。一般情况下,SPREAD越大,逼近过程就越平滑,但误差也增大;SPREAD越小,函数逼近越精确,但逼近过程也越不平滑。

  平滑参数的取值会在很大程度上影响着广义回归神经网络的预测性能,根据式子:

2.png
3.png

2.仿真效果预览
matlab2022a仿真结果如下:

4.png
5.png
6.png
7.png
8.png

3.MATLAB核心程序

data0    = data;
%归一化
Xmin     = min(data);
Xmax     = max(data);
data     = (data-min(data))/(max(data)-min(data));
 
figure;
plot(data(1:12),'b-x');
hold on
plot(data(13:24),'r-s');
hold on
plot(data(25:36),'k-o');
hold on
legend('2010销售量','2011销售量','2012销售量');
xlabel('Times(month)');
ylabel('销售量');
axis([0,12,0,1]);
grid on;
figure;
plot(data0(1:12),'b-x');
hold on
plot(data0(13:24),'r-s');
hold on
plot(data0(25:36),'k-o');
hold on
legend('2010销售量','2011销售量','2012销售量');
xlabel('Times(month)');
ylabel('销售量');
axis([0,12,0,1500]);
grid on;
%%
%使用遗传算法获得最优的平滑参数
MAXGEN = 30;
NIND   = 50;
Chrom  = crtbp(NIND,1*10);
 
%14个变量的区间
%优化变量如下:
%多边形个数N,1~100
Areas  = [0;
          1];
 
FieldD = [rep([10],[1,1]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,1])];
 
alpha  = zeros(NIND,1);
alphas = zeros(MAXGEN,1);
 
 
for a=1:1:NIND 
    a
    alpha(a)= 0.5;       
    %计算对应的目标值
    Result = func_obj(alpha(a),data,Xmax,Xmin);
    E      = mean(abs(Result-data0(25:36)));
    J(a,1) = E;
end
Objv  = J;
gen   = 0; 
 
while gen < MAXGEN;   
      gen
      FitnV=ranking(Objv);    
      Selch=select('sus',Chrom,FitnV);    
      Selch=recombin('xovsp', Selch,0.95);   
      Selch=mut( Selch,0.05);   
      phen1=bs2rv(Selch,FieldD);   
      
      for a=1:NIND  
          alpha(a)= phen1(a,1);      
          %计算对应的目标值
          Result  = func_obj(alpha(a),data,Xmax,Xmin);
          E       = mean(abs(Result-data0(25:36)));
          JJ(a,1) = E;
      end 
      Objvsel      = JJ;    
      [Chrom,Objv] = reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);   
      gen          = gen + 1; 
      Error(gen)   = mean(JJ);
      alphas(gen)  = mean(alpha);
end 
Result  = func_obj(alphas(end),data,Xmax,Xmin);
%画图
figure;
subplot(121)
plot(alphas,'b-o');
hold on;
xlabel('迭代次数');
ylabel('平滑因子');
axis square;
grid on;
 
subplot(122)
plot(Error,'b-o');
hold on;
xlabel('迭代次数');
ylabel('Error');
axis square;
grid on;
 
load NET.mat
Result  = sim(net,1:12);
Result  = Result*(Xmax-Xmin)+Xmin;
 
figure
plot(data0(25:36),'b-o');
hold on
plot(Result,'r-s');
legend('2012销售量','预测值');
xlabel('Times(month)');
ylabel('销售量');
grid on;
 
figure
S = [data0(25:36);Result]';
bar(S);
legend('2012销售量','预测值');
xlabel('Times(month)');
ylabel('销售量');
save Rgrnn.mat Result
A = (Result-data0(25:36))./Result;
A = 100*A';
A
02_021m
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
188 80
|
22天前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP,RBF,LSTM
本项目基于MATLAB2022A,利用CNN卷积神经网络对金融数据进行预测,并与BP、RBF和LSTM网络对比。核心程序通过处理历史价格数据,训练并测试各模型,展示预测结果及误差分析。CNN通过卷积层捕捉局部特征,BP网络学习非线性映射,RBF网络进行局部逼近,LSTM解决长序列预测中的梯度问题。实验结果表明各模型在金融数据预测中的表现差异。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于GRNN广义回归网络和MFCC的语音情绪识别matlab仿真,对比SVM和KNN
该语音情绪识别算法基于MATLAB 2022a开发,可识别如悲伤等情绪,置信度高达0.9559。核心程序含中文注释及操作视频。算法采用MFCC特征提取与GRNN广义回归网络,通过预加重、分帧、加窗、FFT、梅尔滤波器组、对数运算和DCT等步骤处理语音信号,实现高效的情绪分类。
|
16天前
|
算法 数据安全/隐私保护 计算机视觉
基于Retinex算法的图像去雾matlab仿真
本项目展示了基于Retinex算法的图像去雾技术。完整程序运行效果无水印,使用Matlab2022a开发。核心代码包含详细中文注释和操作步骤视频。Retinex理论由Edwin Land提出,旨在分离图像的光照和反射分量,增强图像对比度、颜色和细节,尤其在雾天条件下表现优异,有效解决图像去雾问题。
|
16天前
|
算法 数据可视化 安全
基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真
本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真,适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行,展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣(目标方向性、障碍物距离、速度一致性),实时调整机器人运动参数,确保安全避障并接近目标。
110 68
|
25天前
|
算法 数据安全/隐私保护
室内障碍物射线追踪算法matlab模拟仿真
### 简介 本项目展示了室内障碍物射线追踪算法在无线通信中的应用。通过Matlab 2022a实现,包含完整程序运行效果(无水印),支持增加发射点和室内墙壁设置。核心代码配有详细中文注释及操作视频。该算法基于几何光学原理,模拟信号在复杂室内环境中的传播路径与强度,涵盖场景建模、射线发射、传播及接收点场强计算等步骤,为无线网络规划提供重要依据。
|
26天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a实现时间序列预测,采用CNN-GRU-SAM网络结构。卷积层提取局部特征,GRU层处理长期依赖,自注意力机制捕捉全局特征。完整代码含中文注释和操作视频,运行效果无水印展示。算法通过数据归一化、种群初始化、适应度计算、个体更新等步骤优化网络参数,最终输出预测结果。适用于金融市场、气象预报等领域。
基于GA遗传优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
|
26天前
|
算法
基于龙格库塔算法的锅炉单相受热管建模与matlab数值仿真
本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真,简化为喷水减温器和末级过热器组合,考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行,展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理,适用于优化锅炉效率。
|
24天前
|
移动开发 算法 计算机视觉
基于分块贝叶斯非局部均值优化(OBNLM)的图像去噪算法matlab仿真
本项目基于分块贝叶斯非局部均值优化(OBNLM)算法实现图像去噪,使用MATLAB2022A进行仿真。通过调整块大小和窗口大小等参数,研究其对去噪效果的影响。OBNLM结合了经典NLM算法与贝叶斯统计理论,利用块匹配和概率模型优化相似块的加权融合,提高去噪效率和保真度。实验展示了不同参数设置下的去噪结果,验证了算法的有效性。

热门文章

最新文章