粒子群算法优化bp预测matlab代码

以下是使用粒子群算法优化BP神经网络的预测的MATLAB代码示例：

% 设置粒子群算法的参数
num_particles = 50;  % 粒子数量
max_iter = 100;  % 最大迭代次数
w = 0.5;  % 惯性权重
c1 = 2.0;  % 学习因子1
c2 = 2.0;  % 学习因子2

% 设置BP神经网络的参数
input_size = 10;  % 输入层大小
hidden_size = 5;  % 隐藏层大小
output_size = 1;  % 输出层大小

% 初始化粒子群和速度
particles = rand(num_particles, input_size * hidden_size + hidden_size * output_size) * 2 - 1;
velocities = zeros(num_particles, input_size * hidden_size + hidden_size * output_size);

% 定义训练数据和目标值
train_data = rand(100, input_size);
target = rand(100, output_size);

% 定义适应度函数（均方误差）
mse_loss = @(y_pred, y_true) mean((y_pred - y_true).^2);

% 定义BP神经网络的前向传播函数
forward_propagation = @(X, W1, b1) tanh(X * W1 + b1);

% 迭代优化
global_best_loss = inf;
global_best_position = [];

for i = 1:max_iter
    for j = 1:num_particles
        % 前向传播
        W1 = reshape(particles(j, 1:input_size * hidden_size), input_size, hidden_size);
        b1 = reshape(particles(j, input_size * hidden_size + 1:end), 1, hidden_size);
        A1 = forward_propagation(train_data, W1, b1);

        % 计算预测误差
        loss = mse_loss(A1, target);

        % 更新局部最优解
        if loss < global_best_loss
            global_best_loss = loss;
            global_best_position = particles(j, :);
        end

        % 更新速度和位置
        velocities(j, :) = w * velocities(j, :) + c1 * rand(1) * (global_best_position - particles(j, :)) + ...
                            c2 * rand(1) * (particles(j, :) - particles(j, :));
        particles(j, :) = particles(j, :) + velocities(j, :);
    end
end

% 使用全局最优解进行预测
W1 = reshape(global_best_position(1:input_size * hidden_size), input_size, hidden_size);
b1 = reshape(global_best_position(input_size * hidden_size + 1:end), 1, hidden_size);
A1 = forward_propagation(train_data, W1, b1);
predictions = A1;

disp('预测结果：');
disp(predictions);

上述代码中，我们首先设置了粒子群算法的参数，包括粒子数量、最大迭代次数、惯性权重和学习因子等。然后，我们初始化粒子群和速度，并定义训练数据和目标值。

接下来，我们定义了适应度函数（均方误差）和BP神经网络的前向传播函数。在每次迭代中，我们根据当前粒子的位置计算预测值，并计算预测误差。然后，根据粒子群算法的更新规则，更新粒子的速度和位置。同时，记录全局最优解并更新局部最优解。

最后，使用全局最优解进行预测，并输出预测结果。

需要注意的是，上述代码仅为示例，具体的实现可能会因问题的不同而有所调整。此外，代码中并未包含BP神经网络的反向传播过程，实际使用时需要根据具体情况添加反向传播和参数更新的步骤。