pso算法优化bp神经网络的代码

时间: 2023-10-03 13:05:49 浏览: 36
以下是使用PSO算法优化BP神经网络的Python代码示例: ```python import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据集并划分为训练集和测试集 iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) # 定义BP神经网络的类 class BPNN: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): # 初始化网络的权重和偏差 self.W1 = np.random.randn(input_size, hidden_size) self.b1 = np.random.randn(hidden_size) self.W2 = np.random.randn(hidden_size, output_size) self.b2 = np.random.randn(output_size) def forward(self, X): # 前向传播计算输出 self.z1 = np.dot(X, self.W1) + self.b1 self.a1 = np.tanh(self.z1) self.z2 = np.dot(self.a1, self.W2) + self.b2 exp_scores = np.exp(self.z2) self.probs = exp_scores / np.sum(exp_scores, axis=1, keepdims=True) def backward(self, X, y): # 反向传播计算梯度 delta3 = self.probs delta3[range(X.shape[0]), y] -= 1 dW2 = np.dot(self.a1.T, delta3) db2 = np.sum(delta3, axis=0) delta2 = np.dot(delta3, self.W2.T) * (1 - np.power(self.a1, 2)) dW1 = np.dot(X.T, delta2) db1 = np.sum(delta2, axis=0) return dW1, db1, dW2, db2 def predict(self, X): # 预测类别 self.forward(X) return np.argmax(self.probs, axis=1) # 定义PSO算法的类 class PSO: def __init__(self, n_particles, n_iterations, c1, c2, w, input_size, hidden_size, output_size, X_train, y_train): self.n_particles = n_particles self.n_iterations = n_iterations self.c1 = c1 self.c2 = c2 self.w = w self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.X_train = X_train self.y_train = y_train self.particles = [] self.gbest = None self.gbest_fitness = None def initialize_particles(self): # 初始化所有粒子的权重和偏差 for i in range(self.n_particles): particle = BPNN(self.input_size, self.hidden_size, self.output_size) self.particles.append(particle) fitness = self.evaluate_fitness(particle) if self.gbest_fitness is None or fitness < self.gbest_fitness: self.gbest = particle self.gbest_fitness = fitness def evaluate_fitness(self, particle): # 计算粒子的适应度函数值 y_pred = particle.predict(self.X_train) accuracy = np.mean(y_pred == self.y_train) fitness = 1 - accuracy return fitness def optimize(self): # 开始迭代 for i in range(self.n_iterations): for particle in self.particles: # 更新粒子的速度和位置 dW1, db1, dW2, db2 = particle.backward(self.X_train, self.y_train) particle_velocity = { 'W1': self.w * particle.W1_velocity + self.c1 * np.random.randn(*particle.W1.shape) * (particle.pbest['W1'] - particle.W1) + self.c2 * np.random.randn(*particle.W1.shape) * (self.gbest.W1 - particle.W1), 'b1': self.w * particle.b1_velocity + self.c1 * np.random.randn(*particle.b1.shape) * (particle.pbest['b1'] - particle.b1) + self.c2 * np.random.randn(*particle.b1.shape) * (self.gbest.b1 - particle.b1), 'W2': self.w * particle.W2_velocity + self.c1 * np.random.randn(*particle.W2.shape) * (particle.pbest['W2'] - particle.W2) + self.c2 * np.random.randn(*particle.W2.shape) * (self.gbest.W2 - particle.W2), 'b2': self.w * particle.b2_velocity + self.c1 * np.random.randn(*particle.b2.shape) * (particle.pbest['b2'] - particle.b2) + self.c2 * np.random.randn(*particle.b2.shape) * (self.gbest.b2 - particle.b2) } particle.W1_velocity = particle_velocity['W1'] particle.b1_velocity = particle_velocity['b1'] particle.W2_velocity = particle_velocity['W2'] particle.b2_velocity = particle_velocity['b2'] particle.W1 += particle_velocity['W1'] particle.b1 += particle_velocity['b1'] particle.W2 += particle_velocity['W2'] particle.b2 += particle_velocity['b2'] # 更新粒子的最优解 fitness = self.evaluate_fitness(particle) if fitness < particle.pbest_fitness: particle.pbest = { 'W1': particle.W1, 'b1': particle.b1, 'W2': particle.W2, 'b2': particle.b2 } particle.pbest_fitness = fitness # 更新全局最优解 if fitness < self.gbest_fitness: self.gbest = particle self.gbest_fitness = fitness print('Iteration {}: Best fitness = {}'.format(i, self.gbest_fitness)) # 设置PSO算法的参数 n_particles = 20 n_iterations = 100 c1 = 1.5 c2 = 1.5 w = 0.7 input_size = X_train.shape[1] hidden_size = 10 output_size = len(np.unique(y_train)) # 初始化PSO算法并运行优化过程 pso = PSO(n_particles, n_iterations, c1, c2, w, input_size, hidden_size, output_size, X_train, y_train) pso.initialize_particles() pso.optimize() # 在测试集上测试模型的性能 y_pred = pso.gbest.predict(X_test) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print('Test accuracy = {}'.format(accuracy)) ``` 在这个例子中,我们定义了一个BP神经网络的类`BPNN`和一个PSO算法的类`PSO`。在`PSO`类中,我们初始化所有粒子的权重和偏差,并迭代更新粒子的速度和位置,同时更新每个粒子的最优解和全局最优解。在`BPNN`类中,我们定义了神经网络的前向传播和反向传播算法,并且使用`tanh`函数作为激活函数。在运行PSO算法之后,我们使用全局最优解来进行测试集上的预测,并计算模型的准确率。 需要注意的是,在这个例子中,我们只使用了一个隐藏层,因此模型的复杂度较低。如果需要使用更复杂的模型,则需要增加隐藏层的数量和神经元的数量,同时可能需要调整PSO算法的参数,以便更好地优化模型。

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