基于IGWO优化的BPNN预测模型提高精度研究

资源摘要信息:"本文介绍了一种利用改进的灰狼优化算法与神经网络相结合的数据预测模型，旨在提升神经网络的预测精度，并解决其易陷入局部最优的问题。通过MATLAB工具，实现了这种名为IGWO-BPNN（Improved Grey Wolf Optimizer and Back Propagation Neural Network）的模型。该模型的构建基于以下几个关键技术点： 1. 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）：这是一种模拟灰狼群体狩猎行为的优化算法，通过模拟灰狼的社会等级制度和狩猎策略进行问题求解。GWO算法因其高效和简洁而广泛应用于各类优化问题中。 2. 神经网络和反向传播（Back Propagation Neural Network，BPNN）：神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，能够通过学习数据特征来进行预测和分类。其中，BPNN通过误差反向传播机制来调整网络权重和偏置，不断优化模型性能。 3. 神经网络的局部最小值问题：神经网络在训练过程中可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，从而导致算法陷入局部最优解而非全局最优解。这会严重影响网络的预测性能。 4. 改进的灰狼优化算法（IGWO）：为了克服神经网络的局部最小值问题，本文提出对传统的GWO算法进行改进。通过调整搜索策略、引入混沌理论等方法，使得灰狼优化算法能更好地适应神经网络的参数优化。 5. MATLAB的应用：MATLAB是一个高级数学计算和仿真软件，支持复杂算法的实现和数据处理。在本研究中，MATLAB被用来编写和测试IGWO-BPNN模型，并进行相关的数据分析。 6. 混沌tent映射与分叉程序：混沌理论和tent映射在本研究中被应用来进一步增强算法的全局搜索能力，避免优化过程过早收敛。混沌序列具有良好的随机性和遍历性，有助于跳出局部最小值，而tent映射则是一种产生混沌序列的数学模型。 综上所述，通过结合改进的灰狼优化算法和神经网络，并在MATLAB环境下进行编程实现，可以构建出一种高效的预测模型IGWO-BPNN。该模型不仅继承了神经网络强大的数据处理能力，还通过优化算法的改进克服了局部最小值的缺陷，从而提高预测精度。这对解决实际问题具有重要的应用价值。"