基于matlab的粒子群优化bp神经网络预测模型(psobp)的代码

粒子群优化BP神经网络预测模型（PSOBP）是一种基于粒子群优化算法和BP神经网络的组合预测模型。下面是基于MATLAB的PSOBP代码示例：

%% 数据准备
% 导入数据集
load('data.mat'); 

% 数据预处理
data = zscore(data); 

% 划分训练集和测试集
train_data = data(1:100,:); 
test_data = data(101:end,:); 

% 提取训练集特征和标签
train_features = train_data(:,1:end-1); 
train_labels = train_data(:,end); 

% 设置BP神经网络的参数
input_num = size(train_features,2); % 输入层节点数
hidden_num = 10; % 隐含层节点数
output_num = 1; % 输出层节点数
learning_rate = 0.01; % 学习率
max_epoch = 500; % 最大迭代次数

% 设置粒子群优化算法的参数
particle_num = 20; % 粒子数量
dim = (input_num+1)*hidden_num + (hidden_num+1)*output_num; % 粒子维度
max_iter = 100; % 最大迭代次数
w = 0.8; % 惯性权重
c1 = 2; % 学习因子1
c2 = 2; % 学习因子2

%% 粒子群优化算法
% 初始化粒子群位置和速度
particles = rand(particle_num,dim); 
velocities = zeros(particle_num,dim); 

% 初始化个体和全局最优位置及适应度
p_best_positions = particles; 
p_best_fitness = inf(particle_num,1); 
g_best_position = zeros(1,dim); 
g_best_fitness = inf; 

% 迭代优化
iter = 1; 
while iter <= max_iter
    % 更新粒子位置和速度
    for i = 1:particle_num
        r1 = rand(1,dim); 
        r2 = rand(1,dim); 
        velocities(i,:) = w*velocities(i,:) + c1*r1.*(p_best_positions(i,:)-particles(i,:)) + c2*r2.*(g_best_position-particles(i,:)); 
        particles(i,:) = particles(i,:) + velocities(i,:); 
    end

    % 评估粒子个体适应度并更新个体最优
    for i = 1:particle_num
        particle_weights = reshape(particles(i,:),[input_num+1,hidden_num]);
        particle_biases = reshape(particles(i,:),[hidden_num+1,output_num]);
        
        % 构建BP神经网络模型
        net = feedforwardnet(hidden_num);
        net.layers{1}.transferFcn = 'logsig'; % 设置隐含层激活函数
        net.layers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 设置输出层激活函数
        net.trainParam.lr = learning_rate; % 设置学习率
        net.trainParam.epochs = max_epoch; % 设置最大迭代次数
        net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练过程窗口
        net.initFcn = 'initlay'; % 使用默认网络初始化方法
        
        % 训练BP神经网络
        net = train(net, train_features', train_labels');

        % 计算粒子适应度
        particle_fitness = mse(net(test_data(:,1:end-1)') - test_data(:,end)');
        
        % 更新个体最优位置和适应度
        if particle_fitness < p_best_fitness(i)
            p_best_fitness(i) = particle_fitness; 
            p_best_positions(i,:) = particles(i,:); 
        end
    end

    % 更新全局最优位置和适应度
    [best_fitness, best_particle] = min(p_best_fitness);
    if best_fitness < g_best_fitness
        g_best_fitness = best_fitness; 
        g_best_position = p_best_positions(best_particle,:);
    end

    % 显示当前迭代信息
    disp(['Iteration ', num2str(iter), ': Fitness = ', num2str(g_best_fitness)]);

    % 更新迭代次数
    iter = iter + 1; 
end

%% 使用PSOBP模型进行预测
% 构建BP神经网络模型
net = feedforwardnet(hidden_num);
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig'; % 设置隐含层激活函数
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 设置输出层激活函数
net.trainParam.lr = learning_rate; % 设置学习率
net.trainParam.epochs = max_epoch; % 设置最大迭代次数
net.trainParam.showWindow = true; % 显示训练过程窗口
net.initFcn = 'initlay'; % 使用默认网络初始化方法

% 设置BP神经网络的权重和偏置为全局最优解
best_weights = reshape(g_best_position(1:(input_num+1)*hidden_num),[input_num+1,hidden_num]);
best_biases = reshape(g_best_position((input_num+1)*hidden_num+1:end),[hidden_num+1,output_num]);
net.IW{1,1} = best_weights(1:end-1,:); 
net.LW{2,1} = best_weights(end,:); 
net.b{1,1} = best_biases(1:end-1,:); 
net.b{2,1} = best_biases(end,:); 

% 训练BP神经网络
net = train(net, train_features', train_labels');

% 使用BP神经网络进行预测
predictions = sim(net, test_data(:,1:end-1)');

以上代码为基于MATLAB的粒子群优化BP神经网络预测模型（PSOBP）的一个简单实现示例，其中采用的是均方误差（MSE）作为适应度函数，并使用了两层BP神经网络。需要注意的是，代码示例中的具体参数和数据集需要根据实际情况进行调整。