matlab用神经网络工具箱实现粒子群优化的BPNN

步骤：

1. 导入数据：将训练集和测试集导入到MATLAB中。

2. 数据预处理：对数据进行归一化处理，将数据缩放到0到1之间。

3. BPNN模型创建：使用MATLAB的神经网络工具箱创建BPNN模型。设置输入层、隐藏层和输出层的节点数，并选择激活函数。

4. 粒子群优化算法：使用MATLAB的粒子群优化工具箱，设置参数和目标函数，运行PSO算法。

5. 训练和测试：使用BPNN模型和训练集进行训练，并使用测试集进行测试。

6. 结果分析：分析测试结果，计算预测准确率和误差率。如果准确率较低，可以调整BPNN模型的参数和PSO算法的参数再次训练。

代码实现：

1. 导入数据

load iris_dataset.mat

2. 数据预处理

X = irisInputs;
Y = irisTargets;
[X,PS] = mapminmax(X);

3. BPNN模型创建

hiddenLayerSize = 10;
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize);
net.trainFcn = 'trainscg';
net.performFcn = 'mse';
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig';
net.layers{2}.transferFcn = 'softmax';
net.divideFcn = 'dividerand';
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.15;
net.divideParam.testRatio = 0.15;
net.trainParam.max_fail = 100;
net.trainParam.epochs = 1000;

4. 粒子群优化算法

pso_options = optimoptions(@particleswarm,'SwarmSize',50,'MaxIterations',100,'FunctionTolerance',1e-6,'Display','off');
fun = @(x)BPNN_pso(x,net,X,Y);
[x,fval] = particleswarm(fun,10,-1,1,pso_options);

function mse = BPNN_pso(x,net,X,Y)
net = setwb(net,x);
net = train(net,X,Y);
Y_pred = net(X);
mse = perform(net,Y,Y_pred);
end

5. 训练和测试

net = setwb(net,x);
net = train(net,X,Y);
Y_pred = net(X);
Y_test = Y(:,net.divideParam.testInd);
Y_pred_test = net(X(:,net.divideParam.testInd));
accuracy = sum(vec2ind(Y_pred_test) == vec2ind(Y_test))/length(Y_test);
error = mse(Y_test-Y_pred_test);

6. 结果分析

disp(['Accuracy: ',num2str(accuracy)]);
disp(['Error: ',num2str(error)]);