混合鲸群和粒子群优化bp神经网络matlab代码

由于混合鲸群和粒子群优化算法是一种较为新颖的算法，目前没有成熟的matlab代码，以下是一个基于混合鲸群和粒子群优化算法的bp神经网络的matlab代码框架，需要自行完善优化算法部分的代码。

% BP神经网络
% 输入层：2个节点
% 隐含层：3个节点
% 输出层：1个节点
% 激活函数：sigmoid函数
% 数据：x1=[0.1, 0.2, 0.3], x2=[0.4, 0.5, 0.6], y=[0.5]

% 初始化BP神经网络
net = feedforwardnet([3]);
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin';
net = init(net);

% 构造训练数据
P = [0.1 0.2 0.3; 0.4 0.5 0.6];
T = [0.5;0.5];

% 混合鲸群和粒子群优化算法参数设置
popsize = 50; % 种群大小
maxgen = 100; % 最大迭代次数
w1 = 0.5; % 惯性权重
w2 = 0.5; % 惯性权重
c1 = 2; % 学习因子
c2 = 2; % 学习因子
lb = -5; % 变量下界
ub = 5; % 变量上界

% 初始化混合鲸群和粒子群优化算法种群
for i=1:popsize
% 随机初始化权重和偏置
w1 = rand(3,2);
b1 = rand(3,1);
w2 = rand(1,3);
b2 = rand(1,1);
pop(i,:) = [w1(:);b1(:);w2(:);b2(:)];
end

% 进化过程
bestfit = Inf; % 最优适应度
for i=1:maxgen
% 计算适应度
for j=1:popsize
% 将向量形式的权重和偏置还原成矩阵形式
w1 = reshape(pop(j,1:6),3,2);
b1 = reshape(pop(j,7:9),3,1);
w2 = reshape(pop(j,10:12),1,3);
b2 = reshape(pop(j,13),1,1);
% 设置BP神经网络权重和偏置
net.IW{1,1} = w1;
net.b{1} = b1;
net.LW{2,1} = w2;
net.b{2} = b2;
% 计算适应度
y = sim(net,P);
fit(j) = sum((y-T).^2);
% 更新最优适应度和最优解
if fit(j) < bestfit
bestfit = fit(j);
bestpop = pop(j,:);
end
end
% 更新速度和位置
for j=1:popsize
% 将向量形式的权重和偏置还原成矩阵形式
w1 = reshape(pop(j,1:6),3,2);
b1 = reshape(pop(j,7:9),3,1);
w2 = reshape(pop(j,10:12),1,3);
b2 = reshape(pop(j,13),1,1);
% 设置BP神经网络权重和偏置
net.IW{1,1} = w1;
net.b{1} = b1;
net.LW{2,1} = w2;
net.b{2} = b2;
% 计算速度和位置
v(j,:) = w1(:) + w2(:) + b1(:) + b2(:);
pop(j,:) = pop(j,:) + v(j,:);
% 边界处理
pop(j,pop(j,:) < lb) = lb;
pop(j,pop(j,:) > ub) = ub;
end
end

% 输出结果
% 将最优解还原成BP神经网络权重和偏置
w1 = reshape(bestpop(1:6),3,2);
b1 = reshape(bestpop(7:9),3,1);
w2 = reshape(bestpop(10:12),1,3);
b2 = reshape(bestpop(13),1,1);
% 设置BP神经网络权重和偏置
net.IW{1,1} = w1;
net.b{1} = b1;
net.LW{2,1} = w2;
net.b{2} = b2;
% 计算输出
y = sim(net,P);
% 输出结果
disp(['训练误差：',num2str(bestfit)]);
disp(['预测结果：',num2str(y')]);