【BP时序预测】基于布谷鸟优化算法CS实现负荷数据预测单输入单输出附matlab代码

% 负荷数据预测单输入单输出（BP时序预测）
% 使用布谷鸟优化算法实现

% 假设你已经有了输入数据和对应的输出数据
% 输入数据应该是一个矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征
% 输出数据应该是一个列向量，每个元素代表对应样本的输出

% 设置布谷鸟优化算法参数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
nests = 20; % 鸟巢数量
pa = 0.25; % 鸟巢被替换的概率
alpha = 1; % 步长尺度参数

% 初始化布谷鸟优化算法
input_data = your_input_data; % 输入数据
output_data = your_output_data; % 输出数据
[~, num_features] = size(input_data); % 特征数量
weights = rand(num_features, 1); % 初始化权重
bias = rand(); % 初始化偏置项

% 记录每次迭代的最佳解
best_weights = weights;
best_bias = bias;
best_fitness = Inf;

% 迭代优化权重和偏置项
for iter = 1:max_iter
% 生成新的鸟巢
new_nests = repmat(weights’, nests, 1) + alpha * randn(nests, num_features);
new_bias = bias + alpha * randn(nests, 1);

% 限制新鸟巢的范围
new_nests(new_nests < 0) = 0;
new_nests(new_nests > 1) = 1;
new_bias(new_bias < 0) = 0;
new_bias(new_bias > 1) = 1;

% 计算新鸟巢的适应度
fitness = zeros(nests, 1);
for i = 1:nests
    predicted_output = sigmoid(input_data * new_nests(i, :)' + new_bias(i));
    fitness(i) = sum((predicted_output - output_data).^2);
end

% 更新最佳解
[min_fitness, min_index] = min(fitness);
if min_fitness < best_fitness
    best_weights = new_nests(min_index, :)';
    best_bias = new_bias(min_index);
    best_fitness = min_fitness;
end

% 使用随机选择和替换策略更新鸟巢
[~, sorted_indices] = sort(fitness);
num_replace = round(pa * nests);
replace_indices = sorted_indices(1:num_replace);
weights(replace_indices, :) = new_nests(replace_indices, :)';
bias(replace_indices) = new_bias(replace_indices);

end

% 使用最佳解进行预测
predicted_output = sigmoid(input_data * best_weights + best_bias);

% 定义sigmoid函数
function y = sigmoid(x)
y = 1./(1 + exp(-x));
end