用粒子群算法(pso)优化bp神经网络权值的matlab程序

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法。它通过模拟鸟群或鱼群等生物的集体行为，以寻找最优解。

在使用PSO优化BP神经网络权值的Matlab程序中，可以按照以下步骤进行实现：

1. 初始化粒子群和BP神经网络：设定粒子群的数量和维度，以及每个粒子的位置和速度。同时，构建BP神经网络，并初始化神经网络的权值。

2. 计算每个粒子的适应度：将每个粒子的位置作为权值，使用BP神经网络对样本数据进行训练，并计算出每个粒子对应的预测误差作为适应度值。

3. 更新全局最优粒子和个体最优粒子：根据粒子的适应度，更新全局最优粒子和每个粒子的个体最优粒子。

4. 更新粒子的速度和位置：利用全局最优粒子和个体最优粒子的信息，按照PSO算法的公式更新每个粒子的速度和位置。

5. 判断终止条件：通过设定的终止条件，例如迭代次数达到一定次数或误差小于一定阈值，判断是否终止算法。

6. 返回全局最优粒子的位置作为BP神经网络的最优权值，并用最优权值对BP神经网络进行训练。

下面是一个简单的PSO优化BP神经网络权值的Matlab程序示例：

% 初始化粒子群
nParticles = 50; 
nDimensions = 100; 
particles = rand(nParticles, nDimensions);

% 构建BP神经网络，初始化权值
net = feedforwardnet([10 10]); 
weights = getwb(net);

% 设定终止条件
maxIterations = 100; 
minError = 1e-5; 
iteration = 0; 
error = inf;

% PSO迭代优化
while (iteration < maxIterations) && (error > minError)
    iteration = iteration + 1;
    
    % 计算适应度
    fitness = zeros(nParticles, 1);
    for i = 1:nParticles
        weights = particles(i, :);
        net = setwb(net, weights);
        output = sim(net, input);
        fitness(i) = sum((output - target).^2);
    end
    
    % 更新全局最优粒子和个体最优粒子
    [minFitness, index] = min(fitness);
    globalBest = particles(index, :);
    individualBest = particles;
    
    % 更新粒子的速度和位置
    w = 1;
    c1 = 2;
    c2 = 2;
    velocity = w * velocity + c1 * rand(nParticles, nDimensions) .* (individualBest - particles) + c2 * rand(nParticles, nDimensions) .* (repmat(globalBest, nParticles, 1) - particles);
    particles = particles + velocity;
    
    % 计算误差
    error = minFitness;
end

% 返回全局最优粒子的位置作为BP神经网络的最优权值
bestWeights = globalBest;
net = setwb(net, bestWeights);

注意，上述示例程序中的input和target分别表示输入样本和目标输出，需要根据具体情况进行替换。此外，还可以根据需要调整PSO算法的参数，如粒子数、维度、惯性权重和学习因子等。