粒子群优化BP神经网络用matlab编写一个程序

以下是用粒子群优化算法实现BP神经网络的matlab程序：

% 读入数据集
load data.mat % 假设数据集存储在data.mat中，其中X表示输入，Y表示输出

% 神经网络参数设置
input_num = size(X, 1); % 输入层神经元个数
hidden_num = 10; % 隐层神经元个数
output_num = size(Y, 1); % 输出层神经元个数
w1 = rand(hidden_num, input_num) * 2 - 1; % 输入层到隐层的权重矩阵
w2 = rand(output_num, hidden_num) * 2 - 1; % 隐层到输出层的权重矩阵
b1 = rand(hidden_num, 1) * 2 - 1; % 隐层的偏置向量
b2 = rand(output_num, 1) * 2 - 1; % 输出层的偏置向量

% 粒子群优化算法参数设置
particle_num = 20; % 粒子数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
w = 0.7; % 惯性因子
c1 = 1.5; % 自我认知因子
c2 = 1.5; % 社会认知因子
v_max = 5; % 粒子速度限制

% 初始化粒子群
particle_pos = rand(hidden_num * input_num + output_num * hidden_num + hidden_num + output_num, particle_num) * 2 - 1;
particle_vel = rand(hidden_num * input_num + output_num * hidden_num + hidden_num + output_num, particle_num) * 2 - 1;
particle_best_pos = particle_pos;
particle_best_value = inf(1, particle_num);
global_best_pos = particle_pos(:, 1);
global_best_value = inf;

% 粒子群优化算法迭代
for iter = 1:max_iter
    % 计算每个粒子的适应度
    for i = 1:particle_num
        w1 = reshape(particle_pos(1:hidden_num * input_num, i), hidden_num, input_num);
        w2 = reshape(particle_pos(hidden_num * input_num + 1:hidden_num * input_num + output_num * hidden_num, i), output_num, hidden_num);
        b1 = particle_pos(hidden_num * input_num + output_num * hidden_num + 1:hidden_num * input_num + output_num * hidden_num + hidden_num, i);
        b2 = particle_pos(hidden_num * input_num + output_num * hidden_num + hidden_num + 1:hidden_num * input_num + output_num * hidden_num + hidden_num + output_num, i);
        y = zeros(output_num, size(X, 2));
        for j = 1:size(X, 2)
            a1 = X(:, j);
            z2 = w1 * a1 + b1;
            a2 = sigmoid(z2);
            z3 = w2 * a2 + b2;
            a3 = sigmoid(z3);
            y(:, j) = a3;
        end
        error = Y - y;
        value = sum(sum(error .^ 2)) / 2;
        % 更新粒子的最优位置
        if value < particle_best_value(i)
            particle_best_pos(:, i) = particle_pos(:, i);
            particle_best_value(i) = value;
        end
        % 更新全局最优位置
        if value < global_best_value
            global_best_pos = particle_pos(:, i);
            global_best_value = value;
        end
    end
    % 更新粒子的速度和位置
    for i = 1:particle_num
        r1 = rand(hidden_num * input_num + output_num * hidden_num + hidden_num + output_num, 1);
        r2 = rand(hidden_num * input_num + output_num * hidden_num + hidden_num + output_num, 1);
        particle_vel(:, i) = w * particle_vel(:, i) + c1 * r1 .* (particle_best_pos(:, i) - particle_pos(:, i)) + c2 * r2 .* (global_best_pos - particle_pos(:, i));
        particle_vel(particle_vel(:, i) > v_max, i) = v_max; % 限制粒子速度
        particle_vel(particle_vel(:, i) < -v_max, i) = -v_max;
        particle_pos(:, i) = particle_pos(:, i) + particle_vel(:, i);
    end
end

% 使用全局最优位置更新神经网络参数
w1 = reshape(global_best_pos(1:hidden_num * input_num), hidden_num, input_num);
w2 = reshape(global_best_pos(hidden_num * input_num + 1:hidden_num * input_num + output_num * hidden_num), output_num, hidden_num);
b1 = global_best_pos(hidden_num * input_num + output_num * hidden_num + 1:hidden_num * input_num + output_num * hidden_num + hidden_num);
b2 = global_best_pos(hidden_num * input_num + output_num * hidden_num + hidden_num + 1:hidden_num * input_num + output_num * hidden_num + hidden_num + output_num);

% 测试神经网络
y = zeros(output_num, size(X, 2));
for i = 1:size(X, 2)
    a1 = X(:, i);
    z2 = w1 * a1 + b1;
    a2 = sigmoid(z2);
    z3 = w2 * a2 + b2;
    a3 = sigmoid(z3);
    y(:, i) = a3;
end

其中，sigmoid函数的定义为：

function y = sigmoid(x)
    y = 1 ./ (1 + exp(-x));
end

需要注意的是，以上程序仅是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体问题进行调整和优化。