【DBN回归预测】改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN数据回归预测（多输出）【含Matlab源码 3243期】

⛄一、改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN简介

改进的灰狼算法优化深度置信网络GWO-DBN是一种利用灰狼算法优化深度置信网络的方法。该方法通过优化隐藏层节点数目、反向迭代次数和反向学习率等参数，来提高深度置信网络的性能。同时，该方法还利用交叉验证抑制过拟合问题，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。IGWO算法的引入使得该方法具有更好的全局搜索能力和收敛速度，因此在多个数据回归预测问题中都取得了良好的性能.

⛄二、部分源代码

%% 【DBN回归预测】基于灰狼算法优化深度置信网络IGWO-DBN实现数据回归多输出预测附matlab代码 海神之光
clc;clear;close all;format compact
%% 加载数据
addpath(‘DeepBeliefNetworksToolbox’)
x=xlsread(‘data1.csv’);
input=x(:,1:end-4)‘;
output=x(:,end-3:end)’;
n=700;
train_x=input(:,1:n);
train_y=output(:,1:n);
test_x=input(:,n+1:end);
test_y=output(:,n+1:end);

[train_x,train_ps]=mapminmax(train_x,0,1);
test_x=mapminmax(‘apply’,test_x,train_ps);
[train_y,output_ps]=