pso粒子群算法优化bp神经网络matlab

1、导入数据

首先，我们需要导入数据。这里我用了一个简单的例子，数据包括5个特征和1个目标值，共有100个样本。这里我们用matlab自带的鸢尾花数据集来演示。

load iris_dataset
X = meas';
Y = (species=='versicolor')';

2、初始化BP神经网络

接下来，我们需要初始化BP神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数、学习率、动量系数等参数。这里我们设置输入层节点数为5，隐藏层节点数为10，输出层节点数为1，学习率为0.1，动量系数为0.9。

net = feedforwardnet(10);
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';
net.trainParam.lr = 0.1;
net.trainParam.mc = 0.9;
net.trainParam.epochs = 1000;

3、定义适应度函数

接下来，我们需要定义适应度函数。在这个例子中，我们用MSE（Mean Squared Error）作为适应度函数。

function mse = fitness_func(particle,X,Y)
net = feedforwardnet(10);
net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';
net.trainParam.lr = particle(1);
net.trainParam.mc = particle(2);
net.trainParam.epochs = 1000;
net = train(net,X,Y);
Y_pred = net(X);
mse = mean((Y-Y_pred).^2);
end

其中，particle是粒子位置向量，包括两个参数：学习率和动量系数。X是输入数据集，Y是目标值。

4、定义PSO参数

接下来，我们需要定义PSO参数，包括粒子数、最大迭代次数、惯性权重、加速度系数等。

n_particles = 20;
n_iterations = 100;
w = 0.5;
c1 = 1;
c2 = 2;

5、初始化粒子位置和速度

接下来，我们需要初始化粒子位置和速度。这里我们用一个n_particles行2列的矩阵来表示所有粒子的位置和速度，其中每一行表示一个粒子的位置和速度。

particles = zeros(n_particles,2);
particles(:,1) = rand(n_particles,1)*0.5+0.1;
particles(:,2) = rand(n_particles,1)*0.5+0.1;
velocities = zeros(n_particles,2);

6、PSO算法迭代

接下来，我们进入PSO算法的主循环，每次迭代更新粒子位置和速度，并计算适应度函数。最终，我们找到适应度函数最小的粒子位置，即为最优参数。

global_best_fitness = inf;
global_best_particle = [];
for i=1:n_iterations
for j=1:n_particles
% 更新速度
velocities(j,:) = w*velocities(j,:) + c1*rand(1,2).*(best_particle(j,:)-particles(j,:)) + c2*rand(1,2).*(global_best_particle-particles(j,:));
% 更新位置
particles(j,:) = particles(j,:) + velocities(j,:);
% 计算适应度函数
fitness = fitness_func(particles(j,:),X,Y);
% 更新最优位置
if fitness < best_fitness(j)
best_particle(j,:) = particles(j,:);
best_fitness(j) = fitness;
end
% 更新全局最优位置
if fitness < global_best_fitness
global_best_particle = particles(j,:);
global_best_fitness = fitness;
end
end
end

至此，我们完成了PSO粒子群算法优化BP神经网络的过程。最终，我们可以输出最优参数和最小适应度函数值。

disp(['Best Learning Rate: ',num2str(global_best_particle(1))]);
disp(['Best Momentum Coefficient: ',num2str(global_best_particle(2))]);
disp(['Minimum MSE: ',num2str(global_best_fitness)]);

完整代码：