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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

 二、实际运行效果：

三、算法介绍：

四、完整程序下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将GWO(灰狼群算法)与CNN（卷积神经网络）结合，进行多输入数据回归预测

• 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）

• 自动归一化训练数据，提升网络泛化性

• 通过GWO算法优化CNN网络的学习率、卷积核个数参数，记录下最优的网络参数

• 迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况

• 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果

• 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

 二、实际运行效果：

三、算法介绍：

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）是一种群智能优化算法，灵感源自于灰狼捕食猎物的行为，通过模拟灰狼群体的社会结构和协作行为，来解决优化问题。灰狼优化算法的基本原理是模拟灰狼群体的社会等级结构和捕食行为。在自然界中，灰狼群体通常由领导者（alpha）、副领导者（beta）、受挑战者（delta）和群众（omega）组成，它们之间通过各种行为相互协作，共同捕食猎物。具体来说，灰狼优化算法包含以下关键步骤：

1. 初始化种群：随机生成一定数量的灰狼个体，每个个体代表一个解。

2. 确定群体结构：根据个体的适应度（即目标函数值），确定每个灰狼在群体中的地位，包括alpha、beta、delta和omega。

3. 模拟捕食行为：根据灰狼群体的社会结构，模拟灰狼群体的捕食行为，包括跟踪、包围、追捕和攻击猎物。

4. 更新位置：根据捕食行为的模拟结果，更新每个灰狼的位置，以寻找更优的解。

5. 重复迭代：重复执行步骤3和步骤4，直到达到预定的停止条件（如达到最大迭代次数或目标函数收敛）。

四、完整程序下载：