MATLAB实现PSO-DBN算法优化深度置信网络的多输入单输出回归预测
随着数据分析和机器学习技术的不断发展，深度学习作为一种强大的分析工具广泛应用于各个领域。在时间序列预测领域中，深度置信网络（Deep Belief Network, DBN）是一种广泛使用的模型。然而，DBN中的参数数量庞大，导致其训练和优化难度较大，且容易出现过拟合问题。为了解决这些问题，本文提出基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的DBN算法，用于多输入单输出的回归预测任务。
- 算法原理
1.1 深度置信网络
DBN是一种由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）组成的前向神经网络，通常用于无监督特征学习。它通过逐层训练的方式，使用贪心算法将每个RBM的隐藏层作为下一层网络的输入层。最终，DBN的所有层都可以被看作是一个全连接的前向神经网络。
1.2 PSO算法
PSO是一种群体智能算法，模拟鸟群觅食的行为，通过群体的协同行动来解决优化问题。PSO算法的基本思路是，将待优化问题看作一个多维空间中的粒子群，每个粒子在搜索空间中不断飞行，并根据自身和全局最优解来更新其速度和位置，最终达到找到全局最优解的目的。
1.3 PSO-DBN算法
本文提出基于PSO的DBN算法，通过使用PSO来优化DBN的权重和偏置参数。其中，每个粒子表示一组DBN参数，即DBN的权重和偏置向量。在每次迭代时，根据PSO算法规则更新每个粒子的速度和位置，并计算每个粒子的适应度函数值（均方误差）。最终，得到全局最优解所对应的粒子作为DBN的最优参数，用
