matlab woa-bp代码

WOA-BP算法是一种结合了鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）和BP神经网络算法的混合方法。以下是MATLAB代码的示例：

1. 输入数据和目标数据

data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 输入数据
target = [0 1 0]; % 目标数据

2. 初始化BP神经网络的参数

hidden_units = 10; % 隐层单元数量
input_units = size(data, 2); % 输入层单元数量
output_units = size(target, 2); % 输出层单元数量
lr = 0.01; % 学习率
epoch = 1000; % 训练迭代次数

3. 初始化WOA算法的参数

max_iter = 100; % WOA算法的最大迭代次数
pop_size = 10; % WOA算法的种群数量
lower_bound = -5; % 参数的下界
upper_bound = 5; % 参数的上界

4. 创建BP神经网络模型

net = feedforwardnet(hidden_units);
net = configure(net, data', target');

5. 训练BP神经网络

for i = 1:epoch
    net = train(net, data', target');
end

output = net(data'); % 使用训练好的BP神经网络进行预测

6. 使用WOA算法进行优化

best_sol = rand(1, pop_size) .* (upper_bound - lower_bound) + lower_bound; % 随机初始化种群参数
best_obj = inf; % 最佳目标函数值

for t = 1:max_iter
    for k = 1:pop_size
        obj = calculate_objective(best_sol(k)); % 计算目标函数值
        
        % 更新最佳解和最佳目标函数值
        if obj < best_obj
            best_sol = best_sol(k);
            best_obj = obj;
        end
        
        a = 2 - t * ((2) / max_iter); % 动态调整参数a
        a = max(a, 0);
        
        A = 2 * a * rand() - a; % 随机选择一只鲸鱼
        C = 2 * rand(); % 控制参数
        
        % 跟新鲸鱼位置
        if rand() >= 0.5
            D = abs(C * best_sol(k) - best_sol(k));
            new_sol = best_sol(k) - A * D;
        else
            X_rand = best_sol(randi([1 pop_size], 1));
            D = abs(C * X_rand - best_sol(k));
            new_sol = X_rand - A * D;
        end
        
        % 更新参数范围
        new_sol = max(new_sol, lower_bound);
        new_sol = min(new_sol, upper_bound);
        
        % 计算适应度值
        new_obj = calculate_objective(new_sol);
        
        % 更新最佳解和最佳目标函数值
        if new_obj < best_obj
            best_sol(k) = new_sol;
            best_obj = new_obj;
        end
    end
end

7. 计算目标函数

function obj = calculate_objective(parameters)
    net_temp = net;
    weights = cell2mat(getwb(net_temp));
    weights(1:hidden_units * (input_units + 1)) = parameters(1:hidden_units * (input_units + 1));
    weights(hidden_units * (input_units + 1) + 1:end) = parameters(hidden_units * (input_units + 1) + 1:end);
    net_temp = setwb(net_temp, mat2cell(weights, size(weights, 1), ones(1, size(weights, 2))));
    
    output_temp = net_temp(data');
    obj = mean((output_temp - target') .^ 2);
end

这是一个简化的例子，演示了如何使用MATLAB实现WOA-BP算法。具体的参数设置和实现方法可能因个人需求而有所不同。