Python实现SSA智能麻雀搜索算法优化BP神经网络回归模型(优化权重和阈值)项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。
1.项目背景
随着人工智能技术的发展，机器学习算法在各个领域的应用越来越广泛。其中，神经网络作为一类重要的机器学习方法，在模式识别、图像处理、自然语言处理等多个领域展现出了强大的能力。然而，传统的BP（Back Propagation）神经网络在实际应用中往往存在一些固有的问题，比如容易陷入局部最优、训练速度慢以及对初始权重敏感等。
为了解决这些问题，研究者们提出了多种优化策略来改进BP神经网络的性能。近年来，一种新的元启发式优化算法——智能麻雀搜索算法（Social Spider Optimization, SSO）因其模拟了自然界中的蜘蛛群体行为而受到关注。然而，这里的描述似乎与题目中的“智能麻雀搜索算法”有所出入，可能是名称上的混淆或创新。如果确实存在名为“智能麻雀搜索算法”的优化算法，它应该也是基于自然界中的某种生物行为而设计的一种新型元启发式算法。
本项目旨在结合智能麻雀搜索算法（假设这是一种有效的优化算法）与BP神经网络，利用前者优秀的全局搜索能力和后者强大的函数逼近能力，共同构建一个更为高效的回归模型。通过使用智能麻雀搜索算法来优化BP神经网络的权重和阈值，可以有效地改善BP神经网络的学习效率和泛化能力，从而提高回归任务的准确性和稳定性。
具体来说，本项目的目的是探索如何将智能麻雀搜索算法应用于BP神经网络的权重优化，并通过实验验证其在解决实际问题中的有效性。这不仅能够促进神经网络理论的发展，而且对于推动人工智能技术的实际应用具有重要意义。此外，本项目的实施还将有助于深化我们对于优化算法与神经网络之间相互作用的理解，为进一步的研究提供有价值的参考。
本项目通过Python实现SSA智能麻雀搜索算法优化BP神经网络回归模型(优化权重和阈值)项目实战。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | x1 | |
| 2 | x2 | |
| 3 | x3 | |
| 4 | x4 | |
| 5 | x5 | |
| 6 | x6 | |
| 7 | x7 | |
| 8 | x8 | |
| 9 | x9 | |
| 10 | x10 | |
| 11 | y | 因变量 |
数据详情如下(部分展示)：
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有11个变量，数据中无缺失值，共2000条数据。
关键代码：
3.3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 y变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
4.2 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
6.构建SSA智能麻雀搜索算法优化BP神经网络回归模型
主要使用通过SSA智能麻雀搜索算法优化BP神经网络回归模型(优化权重和阈值)，用于目标回归。
6.1 SSA智能麻雀搜索算法寻找最优参数值
最优参数值(部分权重和阈值截图)：
6.2 最优参数构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | BP神经网络回归模型 | set_weights(best_weights_reshaped) |
6.3 模型摘要信息
6.4 模型网络结构
6.5 模型训练集测试集损失曲线图
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| BP神经网络回归模型 | R方 | 0.9979 |
| 均方误差 | 83.7435 | |
| 解释方差分 | 0.9979 | |
| 绝对误差 | 7.272 | |
从上表可以看出，R方分值为0.9979，说明模型效果比较好。
关键代码如下：
7.2 真实值与预测值对比图
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了SSA智能麻雀搜索算法优化BP神经网络回归算法(优化权重和阈值)来构建回归模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42163563/article/details/143662237
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