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一、主要内容：

二、运行效果：

三、Adaboost步骤：

四、MPA-BP的优化步骤：

五、本文完整代码+数据下载：

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一、主要内容：

    本代码结合了海洋捕食者优化（MPA）算法与BP神经网络和Adaboost集成学习技术。首先，通过MPA算法优化BP神经网络的权重和偏置，提高模型的预测精度。然后，通过加权组合多个弱学习器，进一步提升了模型的鲁棒性和泛化能力。

    在具体实现过程中，首先对输入数据进行归一化预处理，以确保数据的质量和一致性。然后，利用MPA算法对BP神经网络进行优化，选择合适的超参数，以提高模型的学习能力。接着，采用Adaboost算法对优化后的BP神经网络进行集成，形成最终的回归预测模型。

本代码基于Matalb平台编译

二、运行效果：

输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，个数可自行指定）

三、Adaboost步骤：

Adaboost的详细原理可以分为以下几个步骤： 

1. 初始化权重：开始时，将训练数据集中的每个样本赋予相等的权重，即每个样本对应的权重相同。

2. 训练弱分类器：在每一轮迭代中，选择一个弱分类器（通常是一个简单的决策树或者一个单层神经网络)，并用当前样本权重训练它。训练过程中，弱分类器要尽可能减少错误分类样本的数量。

3. 计算错误率：在每轮迭代中，计算弱分类器在训练数据上的错误率，即被错误分类的样本所占比例。

4. 更新样本权重：根据弱分类器的错误率，调整样本的权重。被错误分类的样本会被赋予更高的权重，以便在下一轮迭代中更加关注。

5. 计算分类器权重：计算当前弱分类器的权重，这个权重与其在训练中的表现有关。通常，分类器表现好的会被赋予更高的权重。

6. 更新整体分类器：将每个弱分类器的加权组合形成一个强分类器。这里采用加权多数投票的方式，权重高的分类器对结果的影响更大。

7. 迭代：重复步骤2至步骤6，直到达到预设的迭代次数或者达到一定的性能指标。

四、MPA-BP的优化步骤：

海洋捕食者优化（MPA）算法是一种新兴的群体智能优化算法，旨在通过模拟海洋捕食者的捕食行为来优化BP神经网络的参数。以下是MPA-BP优化步骤的详细描述：

1. 初始化参数

设置种群规模：确定海洋捕食者的数量。

初始化位置：随机生成每个捕食者在搜索空间中的初始位置，通常在输入特征的范围内。

设置最大迭代次数：定义算法的终止条件。

2. 定义适应度函数：适应度函数通常为BP神经网络的预测误差，例如均方误差（MSE）。该函数用于评估每个捕食者位置的优劣。

3. BP神经网络结构设计：确定BP神经网络的层数、每层的神经元数量及激活函数。常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU等。

4. 捕食者位置更新

在每次迭代中，根据适应度值更新捕食者的位置。更新规则通常基于以下几个方面：

捕食者的移动：根据当前捕食者的位置和适应度，决定向更优位置移动的方向和幅度。

猎物的影响：模拟捕食者对猎物的捕食行为，捕食者会向适应度更高的位置靠近。

5. 评估适应度：对每个捕食者的新位置，使用BP神经网络进行训练，并计算其适应度值。适应度值越低，表示模型性能越好。

6. 选择最优解：在所有捕食者中，选择适应度值最低的捕食者作为当前最优解，并记录其位置。

7. 迭代更新：重复步骤4到步骤6，直到达到最大迭代次数或适应度值收敛。

8. 训练BP神经网络：使用找到的最优参数（权重和偏置）训练BP神经网络，进一步优化模型性能。

9. 模型评估：在测试集上评估优化后的BP神经网络的性能，计算预测误差和其他评估指标（如R²、MAE等）。

五、本文完整代码+数据下载：