BP神经网络灰狼优化算法matlab代码
时间: 2023-09-07 19:16:29 浏览: 88
以下是一个基于BP神经网络和灰狼优化算法的MATLAB代码示例:
```matlab
% 数据准备
% 假设你的输入数据为inputData,输出数据为outputData
inputData = [0, 0; 0, 1; 1, 0; 1, 1];
outputData = [0; 1; 1; 0];
% 神经网络参数设置
inputSize = size(inputData, 2);
hiddenSize = 4;
outputSize = size(outputData, 2);
% 神经网络初始化
net = feedforwardnet(hiddenSize);
net = configure(net, inputData', outputData');
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';
net.layers{2}.transferFcn = 'logsig';
net.trainFcn = 'traingd';
% 灰狼优化算法参数设置
maxIter = 100;
numWolves = 5;
lb = -1; % 参数下界
ub = 1; % 参数上界
dim = (inputSize+1)*hiddenSize + (hiddenSize+1)*outputSize; % 参数维度
% 初始化灰狼群体
wolves = lb + (ub-lb)*rand(numWolves, dim);
% 开始优化
for iter = 1:maxIter
% 更新每个灰狼的适应度值
fitness = zeros(numWolves, 1);
for i = 1:numWolves
weights = reshape(wolves(i,:), [], dim);
net = setwb(net, weights');
outputs = net(inputData')';
fitness(i) = sum((outputs - outputData).^2);
end
% 找到最优灰狼
[minFitness, minIndex] = min(fitness);
alpha = wolves(minIndex,:);
% 更新每个灰狼的位置
for i = 1:numWolves
if i ~= minIndex
a = 2 - iter*((2)/maxIter); % 线性递减的系数a
r1 = rand(); % 随机数r1
r2 = rand(); % 随机数r2
A1 = 2*a*r1 - a; % 计算参数A1
C1 = 2*r2; % 计算参数C1
D_alpha = abs(C1*alpha - wolves(i,:)); % 计算D_alpha
X1 = alpha - A1*D_alpha; % 计算X1
r1 = rand(); % 随机数r1
r2 = rand(); % 随机数r2
A2 = 2*a*r1 - a; % 计算参数A2
C2 = 2*r2; % 计算参数C2
D_beta = abs(C2*wolves(i,:) - wolves(i,:)); % 计算D_beta
X2 = wolves(i,:) - A2*D_beta; % 计算X2
wolves(i,:) = (X1 + X2) / 2; % 更新灰狼位置
end
end
% 输出当前最优适应度值
disp(['Iteration ', num2str(iter), ': Best Fitness = ', num2str(minFitness)]);
end
% 最优灰狼对应的权重
bestWeights = reshape(wolves(minIndex,:), [], dim);
net = setwb(net, bestWeights');
```
这段代码首先进行了神经网络的初始化,然后使用灰狼优化算法对神经网络的权重进行优化。在每次迭代中,根据灰狼的位置更新每个灰狼的适应度值,并找到最优灰狼。然后根据最优灰狼的位置更新其他灰狼的位置。最后输出最优适应度值和最优权重。
请注意,这只是一个基本的示例代码,实际应用中可能需要根据具体问题进行修改和调整。