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基于粒子群优化算法(PSO)和BP神经网络的预测算法(代码)

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发表于 2023-10-15 10:38 |只看该作者 |倒序浏览
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这段MATLAB代码实现了基于粒子群优化算法(PSO)和BP神经网络的预测算法。以下是代码的逐行解释:3 C2 u5 n; c2 j) l6 C" H! @  E

0 g+ L! \' W5 r% L8 L5 y1.clc 和 clear:这两个命令分别用于清空命令窗口和MATLAB工作区,以确保开始时没有任何残留的变量或输出。
7 J3 B% y2 l# h$ r2.load data input output:从文件中加载输入数据和输出数据。
+ b0 i2 D" ?& C5 Q. e( ^3.定义神经网络的结构和数据集:+ z- G8 D5 V; p8 v. L3 z( J
4.inputnum、hiddennum 和 outputnum 分别定义了输入层、隐藏层和输出层的节点数。
+ n: w, q6 \& j- f" a! ~- I% h" O4 G8 j5.将数据分为训练数据和测试数据。
7 p/ x. Z( k, W! X; @6 K/ K6.数据归一化:使用 mapminmax 函数对训练数据进行归一化。& B- i3 O- B% u2 j, |
7.构建神经网络:使用 newff 函数创建一个具有指定输入、输出和隐藏层节点数的BP神经网络。
; u- p+ P6 `5 \0 P; j) Z8.参数初始化:定义了PSO算法的参数和初始化种群。
& k: P: a( X7 y9.c1 和 c2 是PSO算法的加速系数。. J3 J! ], ]" y$ g! A
10.maxgen 定义了PSO的最大迭代次数,sizepop 是种群规模。
  l0 R1 d8 t7 j( E$ D5 h# _11.Vmax 和 Vmin 定义了速度的最大和最小值,popmax 和 popmin 定义了粒子位置的取值范围。* H* U5 ]4 F; w+ I# q' s2 q: I7 O
12.初始化种群,速度,和适应度值。- @/ M+ x1 L% f: w" e0 h+ K& K
13.PSO算法迭代寻优:, E& ~* q) C; E2 _4 c- B9 a$ @
14.在每个迭代中,对每个粒子进行以下操作:
- W  j& j1 T: J7 G6 p0 g# w7 A15.更新粒子的速度,根据个体极值和全局极值来调整速度。; d5 P' ~1 n2 O& k' o" W
16.限制速度在最大和最小值之间。0 w" U8 b* k/ l4 F, v
17.更新粒子的位置,根据速度来更新位置,同时限制位置在指定范围内。
0 m1 v( _  Z$ {0 }18.进行自适应变异,随机改变某些粒子的位置。
+ P: a# M; h- G0 S; \+ N19.计算粒子的适应度值。
9 W5 s+ h# h! j" M" V; l/ m2 [$ ]20.更新个体最佳和全局最佳解。
& \1 @5 \+ `# o21.记录每次迭代的全局最佳适应度值。, X( B( r1 v9 X9 F+ ~/ _; g" {1 |$ V
22.结果分析:
5 R3 x- Y2 K7 @5 C9 M. }. T23.绘制适应度曲线,显示PSO算法的迭代过程。
1 R. f5 _  H( r, }1 ~24.从PSO得到的最优解 zbest 中提取权重和阈值:& |$ h( Y1 F- O' H5 e
25.w1 包含输入层到隐藏层之间的权重。
* G7 f+ W, L; s2 v& ]3 Q26.B1 包含隐藏层到输出层之间的阈值。9 N, j" H# p7 Q0 j8 C  x6 V5 q, c) t/ Z
这段代码展示了如何使用PSO算法来优化BP神经网络的权重和阈值,以进行数据预测。  c$ o( Q1 ]) M4 ]+ {/ q# b

" F4 {2 A$ Q6 W. p
: |- r+ z6 S$ o! _! |
* f4 K( w- X% E0 k. e# j

VeryCapture_20231026105007.jpg (111.22 KB, 下载次数: 228)

VeryCapture_20231026105007.jpg

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VeryCapture_20231026104947.jpg

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