【免费】北方苍鹰算法优化之NGO2022：多特征输入，单因变量输出的GRNN拟合预测模型-Matlab程序注释.pdf资源-CSDN下载

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北方苍鹰优化算法NGO在MATLAB中实现GRNN多特征输入-单因变量输出拟合预测模型

# 用北方苍鹰优化算法NGO优化GRNN进行多特征拟合预测

最近研究了下2022年提出的北方苍鹰优化算法（NGO），并用它来优化广义神经网络（GRNN）做一个多

特征输入、单个因变量输出的拟合预测模型，感觉还挺有意思的，在这里和大家分享分享。

## 北方苍鹰优化算法NGO简介

北方苍鹰优化算法是一种受苍鹰捕食行为启发的新型元启发式算法。在自然界中，苍鹰在捕食时会

通过不同的策略寻找猎物，NGO模拟了这一系列过程，包括苍鹰的探索、开发等行为，以此来寻找最优解。

## 广义神经网络GRNN

广义神经网络（GRNN）是一种基于径向基函数网络的有监督学习网络。它在处理非线性问题上表现

出色，结构简单，训练速度快。对于多特征输入和单个因变量输出的情况，GRNN可以根据输入特征与样本数

据的相似度来预测输出值。

## 基于NGO优化GRNN的拟合预测模型

下面咱们直接上Matlab代码，代码里注释很详细，大家直接替换数据就可以用。

```matlab

% 加载数据，假设数据保存在一个文件中，第一列为因变量，后面列为自变量

data = load('your_data_file.txt');

input_data = data(:, 2:end); % 提取自变量，多特征输入

output_data = data(:, 1); % 提取因变量，单个输出

% 划分训练集和测试集，这里简单地按照70%训练，30%测试划分

train_ratio = 0.7;

train_num = round(size(input_data, 1) * train_ratio);

train_input = input_data(1:train_num, :);

train_output = output_data(1:train_num);

test_input = input_data(train_num + 1:end, :);

test_output = output_data(train_num + 1:end);

% 参数设置

ngo_params.pop_size = 30; % 种群大小

ngo_params.max_iter = 100; % 最大迭代次数

ngo_params.lower_bound = 0; % 搜索空间下限

ngo_params.upper_bound = 1; % 搜索空间上限

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