粒子群算法matlab代码

粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，可以用于优化BP神经网络的回归预测。以下是使用MATLAB编写的PSO优化BP神经网络回归预测的代码：

1. 初始化PSO算法参数

% 初始化PSO算法参数
w = .8; % 惯性权重
c1 = 2; % 学习因子1
c2 = 2; % 学习因子2
max_iter = 100; % 最大迭代次数
pop_size = 50; % 粒子群大小

2. 初始化BP神经网络参数

% 初始化BP神经网络参数
input_size = 10; % 输入层节点数
hidden_size = 5; % 隐层节点数
output_size = 1; % 输出层节点数
net = feedforwardnet(hidden_size); % 创建BP神经网络
net.numInputs = 1; % 设置输入层节点数
net.inputs{1}.size = input_size; % 设置输入层节点数
net.numLayers = 2; % 设置网络层数
net.layers{1}.size = hidden_size; % 设置隐层节点数
net.layers{2}.size = output_size; % 设置输出层节点数
net = configure(net, zeros(input_size, 1), zeros(output_size, 1)); % 配置网络

3. 初始化粒子群

% 初始化粒子群
pop = zeros(pop_size, input_size * hidden_size + hidden_size + output_size); % 粒子群
pop_fitness = zeros(pop_size, 1); % 粒子群适应度
pop_best = pop; % 粒子群最佳位置
pop_best_fitness = pop_fitness; % 粒子群最佳适应度
gbest = pop(1, :); % 全局最佳位置
gbest_fitness = pop_fitness(1); % 全局最佳适应度
for i = 1:pop_size
% 随机初始化粒子位置
pop(i, :) = rand(1, input_size * hidden_size + hidden_size + output_size) * 2 - 1;
% 计算粒子适应度
net = setwb(net, pop(i, :)); % 设置BP神经网络权重和偏置
[x, t] = simplefit_dataset; % 加载数据集
y = net(x); % BP神经网络预测
pop_fitness(i) = mse(t - y); % 计算均方误差
% 更新粒子最佳位置和最佳适应度
pop_best(i, :) = pop(i, :);
pop_best_fitness(i) = pop_fitness(i);
if pop_fitness(i) < gbest_fitness
gbest = pop(i, :);
gbest_fitness = pop_fitness(i);
end
end

4. PSO算法迭代

% PSO算法迭代
for iter = 1:max_iter
for i = 1:pop_size
% 更新粒子速度和位置
v = w * v + c1 * rand(1, input_size * hidden_size + hidden_size + output_size) .* (pop_best(i, :) - pop(i, :)) + c2 * rand(1, input_size * hidden_size + hidden_size + output_size) .* (gbest - pop(i, :));
pop(i, :) = pop(i, :) + v;
% 计算粒子适应度
net = setwb(net, pop(i, :)); % 设置BP神经网络权重和偏置
[x, t] = simplefit_dataset; % 加载数据集
y = net(x); % BP神经网络预测
pop_fitness(i) = mse(t - y); % 计算均方误差
% 更新粒子最佳位置和最佳适应度
if pop_fitness(i) < pop_best_fitness(i)
pop_best(i, :) = pop(i, :);
pop_best_fitness(i) = pop_fitness(i);
end
% 更新全局最佳位置和最佳适应度
if pop_fitness(i) < gbest_fitness
gbest = pop(i, :);
gbest_fitness = pop_fitness(i);
end
end
end

5. 使用全局最佳位置进行BP神经网络预测

% 使用全局最佳位置进行BP神经网络预测
net = setwb(net, gbest); % 设置BP神经网络权重和偏置
[x, t] = simplefit_dataset; % 加载数据集
y = net(x); % BP神经网络预测
plot(x, t, 'o', x, y, 'x'); % 绘制数据集和预测结果