Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)优化BP神经网络回归模型(BP神经网络回归算法)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获取。

1.项目背景

2019年Heidari等人提出哈里斯鹰优化算法(Harris Hawk Optimization, HHO)，该算法有较强的全局搜索能力，并且需要调节的参数较少的优点。

本项目通过HHO哈里斯鹰优化算法寻找最优的参数值来优化BP神经网络回归模型。

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：

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变量直方图

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

从上图可以看到，y变量主要集中在-400~400之间。

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HHO哈里斯鹰优化算法优化BP神经网络回归模型

主要使用HHO哈里斯鹰优化算法优化BP神经网络回归算法，用于目标回归。

6.1 HHO哈里斯鹰优化算法寻找的最优参数

关键代码：

每次迭代的过程数据：

最优参数：

----------------HHO哈里斯鹰优化算法优化BP神经网络模型-最优结果展示-----------------

The best units is 48

The best epochs is 60

6.2 最优参数值构建模型

6.3 最优参数模型摘要信息

6.4 最优参数模型网络结构

6.5 最优参数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

评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。

从上表可以看出，R方0.9977，为模型效果良好。

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，模型拟合效果良好。

8.结论与展望

综上所述，本文采用了HHO哈里斯鹰优化算法寻找BP神经网络回归算法的最优参数值来构建回归模型，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。

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8# 用Pandas工具查看数据print(df.head())# 查看数据集摘要print(df.info())# 数据描述性统计分析print(df.describe())# y变量分布直方图fig = plt.figure(figsize=(8, 5))  # 设置画布大小plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'  # 设置中文显示plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题data_tmp = df['y']  # 过滤出y变量的样本# 绘制直方图  bins：控制直方图中的区间个数 auto为自动填充个数  color：指定柱子的填充色plt.hist(data_tmp, bins='auto', color='g')plt.xlabel('y')plt.ylabel('数量')plt.title('y变量分布直方图')plt.show()# *******************************************************************************# 本次机器学习项目实战所需的资料，项目资源如下：# 项目说明：# 链接：https://pan.baidu.com/s/1c6mQ_1YaDINFEttQymp2UQ# 提取码：thgk
# *******************************************************************************# 数据的相关性分析sns.heatmap(df.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True)  # 绘制热力图plt.title('相关性分析热力图')plt.show()# 提取特征变量和标签变量y = df['y']X = df.drop('y', axis=1)

更多项目实战，详见机器学习项目实战合集列表：

机器学习项目实战合集列表_机器学习实战项目_胖哥真不错的博客-CSDN博客