布谷鸟搜索算法matlab,布谷鸟算法原理

　　【BP预测】基于布谷鸟算法优化的BP神经网络数据回归预测包含Matlab源代码_ Matlab仿真博客的技术博客_博客

　　1导言

　　锂电池健康状态预测是电动汽车锂电池管理系统最重要的关键技术之一。传统的反向传播(BP)神经网络容易使权值和阈值陷入局部最优，导致预测结果不准确；结合布谷鸟搜索算法的全局寻优能力，提出了一种基于布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法。该方法的核心是优化BP神经网络的初始权值和阈值，以减少算法对初始值的依赖。

　　编辑

　　编辑

　　编辑

　　编辑

　　编辑

　　编辑

　　编辑

　　编辑

　　第2部分代码clc

　　清楚的

　　%读取数据

　　加载数据

　　z=数据；

　　n=长度(z)；

　　对于I=1:6；

　　sample(i，)=z(I:I n-6)；

　　目标

　　%训练数据和预测数据

　　input _ train=样本(1:5，1:1400)；

　　output _ train=样本(6，1:1400)；

　　input _ test=样本(1:5，1401:1483)；

　　output _ test=sample(61401:1483)；

　　节点数量百分比

　　input num=5；

　　hiddennum=3；

　　output num=1；

　　n=25

　　%级连样本输入和输出数据的归一化

　　[inputn，inputps]=mapminmax(input _ train)；

　　[outputn，output PS]=mapminmax(output _ train)；

　　%建立网络

　　net=newff(inputn，outputn，hiddennum)；

　　[bestnest，fmin]=cuckoo_search(n，inputnum，hiddennum，outputnum，net，inputn，outputn)；

　　求单变量

　　x=bestnest

　　%% BP网络预测

　　数据标准化百分比

　　inputn_test=mapminmax(apply ，input_test，input PS)；

　　an=sim(net，inputn _ test)；

　　test_simu=mapminmax(reverse ，an，output PS)；

　　错误=测试模拟单元-输出测试

　　e=平均值(绝对值(误差。/output_test))

　　绘图(输出测试， g* )

　　坚持住；

　　plot(test_simu，-o )

　　标题(布谷鸟算法优化的BP神经网络实际值与预测值的比较， fontsize ，10)

　　图例(“实际值”、“预测值”)

　　Xlabel(时间)

　　Ylabel(“比较值”)3模拟结果

　　编辑

　　4参考文献[1]孙晨，李阳，李晓鸽，等.基于布谷鸟算法优化的BP神经网络股票价格预测模型[J].计算机应用与软件，2016，33(2):4。

　　博主：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等领域的Matlab仿真。相关的matlab代码问题可以私信交流。有些理论引用自网络文献。如有侵权，联系博主删除。

　　原创作品来自matlab研究助手，

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。