粒子群算法优化bp预测代码

下面是使用粒子群算法优化BP神经网络的预测的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义粒子群算法的参数
num_particles = 50  # 粒子数量
max_iter = 100  # 最大迭代次数
w = 0.5  # 惯性权重
c1 = 2.0  # 学习因子1
c2 = 2.0  # 学习因子2

# 定义BP神经网络的参数
input_size = 10  # 输入层大小
hidden_size = 5  # 隐藏层大小
output_size = 1  # 输出层大小

# 初始化粒子群和速度
particles = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(num_particles, input_size * hidden_size + hidden_size * output_size))
velocities = np.zeros((num_particles, input_size * hidden_size + hidden_size * output_size))

# 定义训练数据和目标值
train_data = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(100, input_size))
target = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(100, output_size))

# 定义适应度函数（均方误差）
def mse_loss(y_pred, y_true):
    return np.mean((y_pred - y_true) ** 2)

# 定义BP神经网络的前向传播函数
def forward_propagation(X):
    W1 = X[:, :input_size * hidden_size].reshape(-1, input_size, hidden_size)
    b1 = X[:, input_size * hidden_size:].reshape(-1, hidden_size)
    
    Z1 = np.dot(X, W1) + b1
    A1 = np.tanh(Z1)
    
    return A1

# 迭代优化
global_best_loss = float('inf')
global_best_position = None

for i in range(max_iter):
    for j in range(num_particles):
        # 前向传播
        A1 = forward_propagation(particles[j])

        # 计算预测误差
        loss = mse_loss(A1, target)

        # 更新局部最优解
        if loss < global_best_loss:
            global_best_loss = loss
            global_best_position = particles[j].copy()

        # 更新速度和位置
        velocities[j] = w * velocities[j] + c1 * np.random.random() * (global_best_position - particles[j]) + \
                        c2 * np.random.random() * (particles[j] - particles[j])
        particles[j] += velocities[j]

# 使用全局最优解进行预测
A1 = forward_propagation(global_best_position)
predictions = A1

print("预测结果：")
print(predictions)

上述代码中，我们首先定义了粒子群算法的参数，包括粒子数量、最大迭代次数、惯性权重和学习因子等。然后，我们初始化粒子群和速度，并定义训练数据和目标值。

接下来，我们定义了适应度函数（均方误差）和BP神经网络的前向传播函数。在每次迭代中，我们根据当前粒子的位置计算预测值，并计算预测误差。然后，根据粒子群算法的更新规则，更新粒子的速度和位置。同时，记录全局最优解并更新局部最优解。

最后，使用全局最优解进行预测，并输出预测结果。

需要注意的是，上述代码仅为示例，具体的实现可能会因问题的不同而有所调整。此外，代码中并未包含BP神经网络的反向传播过程，实际使用时需要根据具体情况添加反向传播和参数更新的步骤。