网格搜索优化BP神经网络多输出预测：Matlab实战与超参数调优

在本文中，我们将深入研究如何利用网格优化（Grid Search）策略对BP（Backpropagation，反向传播）神经网络进行多输出预测的超参数调优。BP神经网络是机器学习领域的重要工具，尤其适用于回归任务，因为它能够处理连续的输出。本文的核心内容围绕以下几个关键点展开： 1. **定义超参数搜索空间**：作者首先定义了两个主要的超参数——隐藏层神经元个数（hiddenLayerSizeGrid）和学习率（learningRateGrid）。隐藏层神经元个数的选择范围从10到40，代表了不同复杂度的网络结构，而学习率则设置为0.001、0.01和0.1，以探索不同的学习速度。 2. **记录结果的准备**：为了跟踪每组超参数组合的性能，作者创建了一个名为'tuning_results.txt'的文件，用于存储训练和测试集上的评估指标，如均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）以及均绝对误差（MAE）和平均绝对偏差（MBE）。 3. **超参数搜索过程**：采用嵌套循环的方式，对于隐藏层神经元个数的每一个可能值（hiddenLayerSizeGrid中的每个值），以及学习率的每个值（learningRateGrid中的每个值），依次执行以下步骤： - 初始化一个BP神经网络，指定隐藏层结构和训练参数，如迭代次数（epochs）、误差阈值（goal）和当前的学习率。 - 使用训练函数trainlm进行网络训练，输入为训练数据（Label_train和target_train）。 这个过程旨在找到最优的超参数组合，以最小化训练和测试集上的误差，提升模型的泛化能力。通过遍历整个网格，作者可以得到一组超参数配置及其对应的性能指标，从而帮助选择最适合作用于多输出预测任务的BP神经网络结构。 在整个过程中，MATLAB作为工具被用来实现神经网络的构建、训练和性能评估，其强大的数值计算能力和可视化能力使得此类优化变得便捷。理解并熟练应用这种超参数调优策略，对于提高机器学习模型的性能至关重要。