一、吸血水蛭优化算法介绍

吸血水蛭优化器（Blood-Sucking Leech Optimizer，BSLO）是2024年提出的一种智能优化算法，该算法模拟了水蛭的探索、定向水蛭的利用、定向水蛭的切换机制、无方向水蛭的搜索策略和重新跟踪策略。

参考文献：

[1]Bai, Jianfu, et al. “Blood-Sucking Leech Optimizer.” Advances in Engineering Software, vol. 195, Elsevier BV, Sept. 2024, p. 103696, doi:10.1016/j.advengsoft.2024.103696

原文链接：https://blog.csdn.net/2401_82411023/article/details/139967835

二、RBF神经网络介绍

径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络是一种前馈型人工神经网络，它使用径向基函数作为激活函数来处理输入数据。RBF网络以其出色的函数逼近能力而闻名，能够对非线性问题进行建模和解决，广泛应用于分类、回归、模式识别和时间序列预测等领域。

基本结构

RBF网络通常由三层组成：

输入层：负责接收输入数据，不进行任何处理。

隐含层：包含多个神经元，每个神经元对应一个径向基函数。这些函数通常以高斯函数的形式存在，用于测量输入数据与中心点之间的距离。

输出层：将隐含层的输出进行线性组合，得到最终的输出结果。

优点

强大的逼近能力：RBF网络能够逼近任何连续函数到任意精度。

训练速度快：一旦隐含层参数确定，输出层的训练可以快速完成。

泛化能力强：适当的参数选择可以提高网络的泛化能力。

缺点

参数选择困难：中心点和宽度的选择对网络性能有很大影响，但这些参数的选择往往没有明确的指导。

容易过拟合：如果隐含层神经元过多，网络可能会对训练数据过拟合。

RBF神经网络的扩散速度主要受其径向基函数的宽度参数（σ）影响，这个参数也被称为扩展速度或扩散因子 。扩散速度决定了RBF网络对输入变化的响应范围和敏感度。具体来说，较大的σ值意味着函数的扩散速度较快，影响范围更广，对输入数据的局部变化不太敏感；而较小的σ值则导致函数的扩散速度较慢，影响范围较小，对输入数据的局部变化更加敏感 。

在RBF网络中，每个隐含层节点的激活函数都以一个中心点为中心，当输入数据点接近这些中心点时，相应的激活值会更高，远离中心点时激活值则会下降。因此，扩散速度可以被视为网络在特征空间中对输入变化的响应速度，这与基函数的宽度参数密切相关 。

在实际应用中，需要对不同的σ值进行尝试，以确定既能覆盖足够大的输入范围，又不会导致各个神经元的输入向量响应区域重叠的最优扩散速度 。通过这种方式，可以确保RBF神经网络在保持快速学习和良好泛化能力的同时，对输入数据的变化做出适当的响应。

三、部分代码

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpqTmptw

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpqTmptq

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpqTmppx

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpqTl5xx

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpqTl5tr

以5个输入，2个输出的数据集为例，采用吸血水蛭优化器优化RBF神经网络的扩散速度，实现多数入多输出数据的预测误差最小。可以自行更改数据集

close all        % 关闭开启的图窗

clear          % 清空变量

clc           % 清空命令行

%% 导入数据

res = load('data.txt');

%% 划分训练集和测试集

temp = randperm(1000);%打乱数据集序号

Train=800;%训练数据

D=5;%数据集的变量个数

P_train = res(temp(1: Train), 1 : D)';

T_train = res(temp(1: Train), D+1:end)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(Train+1: end), 1 : D)';

T_test = res(temp(Train+1: end),D+1:end)';

N = size(P_test, 2);

%% 数据归一化

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);

p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);

t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%% 优化算法求解RBF神经网络的最优扩散速度

pop = 20;    %种群数量

Max_iter = 30; %最大迭代次数

lb = 0.00001;   %下边界

ub = 1;     %上边界

dim = 1;    %维度

fobj=@(X)fobj(X,p_train,t_train,p_test,t_test);

[ Best_score, Best_P,curve] = (pop, Max_iter, lb, ub, dim, fobj);

四、部分结果

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/141473487

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpqUlJ1w

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpqUlJxx

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