NGO-RBF神经网络多变量数据回归预测与参数优化方法

资源摘要信息:"本文介绍了一种基于北方苍鹰算法（NGO）优化径向基函数神经网络（RBF）的多变量输入数据回归预测模型。该模型通过Matlab实现，特别关注了如何优化网络参数，特别是扩散速度。在模型中，利用了交叉验证技术以提升模型泛化能力，确保模型在未知数据上的预测性能。模型的性能通过一系列评价指标进行衡量，包括决定系数R²、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。Matlab代码的高度质量保证了其在学习和数据替换方面的便利性。 北方苍鹰算法（NGO）是一种模拟苍鹰捕食行为的启发式算法，通常用于解决优化问题。该算法通过模拟苍鹰在捕食过程中的搜索和跟踪行为来寻找最优解。在本文中，NGO被用来优化RBF神经网络的参数，主要关注参数的扩散速度，以期达到更好的数据回归预测效果。 径向基函数神经网络（RBF）是一种典型的前馈神经网络，能够进行逼近、分类和时间序列预测等任务。RBF网络通过在其隐含层使用径向基函数作为激活函数来实现输入数据的非线性映射。RBF网络通常需要优化的参数包括中心、宽度和权重等，而本文特别关注了扩散速度这一参数的优化。 Matlab作为一种科学计算软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。在本文中，Matlab代码被用来实现NGO-RBF模型，并提供了一种交叉验证方法来评价模型性能。此外，Matlab的代码结构允许用户方便地学习和修改，以适应不同的数据集和应用场景。 评价指标的引入是为了量化模型的预测性能。R²能够说明模型对数据的解释能力，MAE提供了预测误差的平均大小，MSE和RMSE是衡量预测误差平均大小的另一种方式，它们对较大的误差更加敏感。MAPE提供了预测误差相对于实际值的百分比，有助于了解模型的精确度。 在文件列表中，'main.m' 是程序的入口点，控制整个模型的运行流程；'NGO.m' 是实现北方苍鹰算法的核心代码；'fobj.m' 用于定义优化的目标函数；'initialization.m' 负责初始化相关参数；'data.xlsx' 是包含输入数据的Excel文件，用于模型训练和测试。这些文件共同构成了NGO-RBF回归预测模型的完整实现框架。"