基于matlab的粒子群优化bp神经网络预测模型(psobp)的代码

时间: 2023-09-25 22:03:03 浏览: 59
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: ```matlab %% 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。

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