BWO优化GRNN神经网络预测MATLAB实现与误差分析

知识点详细说明： 1. 白鲸优化算法（BWO） 白鲸优化算法（Beluga Whale Optimization, BWO）是一种模仿白鲸捕食行为和社交群体行为的群体智能优化算法。该算法在2016年被提出，旨在解决优化问题，通过模拟白鲸群体对猎物的包围和攻击行为来优化目标函数。BWO算法在多模态、多变量和复杂的优化问题中显示出较好的搜索能力和收敛速度。 2. 广义回归神经网络（GRNN） 广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）是一种以径向基函数（Radial Basis Function, RBF）为激活函数的前馈神经网络。GRNN是在1991年由Donald Specht提出，特别适合于处理回归问题。该网络通过构建输入与输出之间的非线性关系，能够高效地预测连续变量。与传统的神经网络相比，GRNN具有学习速度快、泛化能力强等特点。 3. MATLAB代码 MATLAB是一种用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境。它广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。本次提供的资源包含了可以直接运行的MATLAB代码，旨在演示如何使用BWO算法来优化GRNN模型的参数，以提高预测的准确性。用户可以替换EXCEL形式的数据集以适应不同的预测任务。 4. 数据集处理 在本资源中，数据集以EXCEL形式提供，并且可以被用户替换，以便在不同的数据集上运行代码。数据集的处理包括输入数据的准备、数据的分割（训练集和测试集）、以及数据预处理等步骤，这些步骤对于确保模型能够有效地学习至关重要。 5. 结果展示与误差分析 运行资源中的MATLAB代码后，将产生一系列图表，包括训练集的预测值和实际值对比图，以及误差图像。此外，还包括测试集的预测值和实际值对比图，以及相应的误差图像。这些可视化结果有助于用户直观了解模型的预测性能。 6. 误差指标计算 本资源中含有的代码还可以计算出多项重要的误差指标，包括：均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）、平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）以及拟合优度（R-squared, R2）。这些指标从不同角度反映了模型预测的准确性和可靠性，为模型评估提供了重要的参考依据。 7. 标签分析 提供的标签“算法 回归 神经网络 matlab 软件/插件”反映了该资源的主要特点和应用领域。标签中的“算法”表明了资源中使用的核心优化算法，“回归”指明了该神经网络模型主要用于回归问题的预测，“神经网络”强调了所用的机器学习模型类型，而“matlab”则是实现这些功能的工具，“软件/插件”则说明该资源可以作为独立的软件或集成到更大的系统中使用。 8. 文件名称列表说明 - main.m：这是主程序文件，用户可以运行此文件来执行优化和预测过程。 - BWO.m：包含白鲸优化算法的实现代码。 - func.m：该文件可能包含了GRNN模型的具体实现或者是用于评估误差的函数定义。 - print_copr.p：该文件名可能表明这是一个用于输出计算结果的脚本或者包含了其他辅助函数。 - 数据集.xlsx：这是用于训练和测试模型的EXCEL格式数据集。 通过上述知识点的详细说明，可以看出该资源结合了白鲸优化算法与广义回归神经网络，利用MATLAB的计算能力和可视化功能，为用户提供了完整的预测模型实现流程，适用于需要精确回归分析的各类工程和科研场景。