鲸鱼优化bp神经网络的matlab代码

以下是使用鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm）优化BP神经网络的MATLAB代码示例：

% 数据准备
x = randn(100,5); % 输入数据
y = randn(100,1); % 目标数据

% 网络设置
net = feedforwardnet(10); % 10个隐藏层节点
net.divideFcn = ''; % 不做数据分割

% 鲸鱼优化算法设置
nWhales = 5; % 鲸鱼数量
maxIter = 100; % 最大迭代次数

% 初始化鲸鱼位置和速度
pos = randn(nWhales, net.numWeightElements);
vel = zeros(nWhales, net.numWeightElements);

% 训练网络
for i = 1:maxIter
    % 更新鲸鱼位置和速度
    [pos, vel] = woa_update(pos, vel, net, x, y);
    
    % 计算适应度
    fitness = zeros(nWhales,1);
    for j = 1:nWhales
        net = setwb(net, pos(j,:)');
        y_pred = net(x)';
        fitness(j) = mse(y - y_pred);
    end
    
    % 选择最好的鲸鱼
    [~, bestWhale] = min(fitness);
    
    % 更新网络权重
    net = setwb(net, pos(bestWhale,:)');
end

% 使用训练好的网络进行预测
y_pred = net(x)';

其中，`woa_update` 函数是鲸鱼优化算法的核心函数，用于更新鲸鱼位置和速度。下面是该函数的代码：

function [new_pos, new_vel] = woa_update(pos, vel, net, x, y)
% 鲸鱼优化算法更新位置和速度

% 参数设置
a = 2; % 收缩系数
c = 2; % 权重修正系数
l = 2*(1:net.numWeightElements)/net.numWeightElements; % 权重修正因子

% 随机选择一只领头鲸
leader_idx = randi(size(pos,1));

% 更新速度和位置
for i = 1:size(pos,1)
    r1 = rand(); % 随机数1
    r2 = rand(); % 随机数2
    
    % 更新速度
    vel(i,:) = vel(i,:) + a.*(pos(leader_idx,:) - pos(i,:)).*r1 ...
        + c.*((1-l).*rand(1,net.numWeightElements) + l.*(net.IW{1}(:)' - net.LW{2,1}(:)')).*r2;
    
    % 更新位置
    new_pos = pos + vel;
    
    % 边界处理
    new_pos(new_pos > 1) = 1;
    new_pos(new_pos < -1) = -1;
end

该函数接受当前鲸鱼位置和速度、神经网络对象、输入数据和目标数据，并返回更新后的位置和速度。该函数的具体实现可以参考鲸鱼优化算法的论文。