- 在线时间
- 468 小时
- 最后登录
- 2025-7-19
- 注册时间
- 2023-7-11
- 听众数
- 4
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 7493 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 2828
- 相册
- 0
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 1160
- 主题
- 1175
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 1
该用户从未签到
 |
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:0 N9 A. s Q6 O5 s
, y8 n' a# T3 f- A1.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。6 ~+ T- V6 _3 L4 R
2.load data input output:从文件中加载输入数据和输出数据。
/ e! b' T6 S3 _0 `# D& f3.定义神经网络的结构和数据集:
7 b- q8 U& ^ S1 X4.inputnum、hiddennum 和 outputnum 分别定义了输入层、隐藏层和输出层的节点数。
, o( M4 t t7 a5.将数据分为训练数据和测试数据。; H6 {4 ~0 L; r+ o
6.数据归一化:使用 mapminmax 函数对训练数据进行归一化。2 u: P4 y: c [, X c* N+ l
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。! x0 F" S6 G4 Q ~1 ^
8.参数初始化:定义了PSO算法的参数和初始化种群。
: v0 J( p' z W- s: \9.c1 和 c2 是PSO算法的加速系数。
6 k! [* k2 _. I+ z10.maxgen 定义了PSO的最大迭代次数,sizepop 是种群规模。
/ Y/ }$ z2 v, X+ i# U ]' g1 [" y11.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。
; w& C! N& M* ]0 s! v. r12.初始化种群,速度,和适应度值。; ^: { z% [: j& w- P
13.PSO算法迭代寻优:
9 M2 F8 P* ~# z14.在每个迭代中,对每个粒子进行以下操作:
9 V; ]) ~9 T1 G1 O( I# B: t15.更新粒子的速度,根据个体极值和全局极值来调整速度。# _* R# t, O/ R, X4 U
16.限制速度在最大和最小值之间。8 _/ k6 }- z' E8 i
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。
4 S6 p0 r3 j0 ^ B' L( f18.进行自适应变异,随机改变某些粒子的位置。
( x' \( p( B- r6 ?" Q' H e19.计算粒子的适应度值。
) d9 B( M( v6 a: p20.更新个体最佳和全局最佳解。
! c$ J# u" w8 k- d: P0 V$ Q4 [$ _5 i21.记录每次迭代的全局最佳适应度值。
8 a+ d$ ?$ {0 ~/ s/ |22.结果分析:% `7 b( ?) }" [; i# R% e
23.绘制适应度曲线,显示PSO算法的迭代过程。9 I0 _& j0 A# Q$ g
24.从PSO得到的最优解 zbest 中提取权重和阈值:
7 f. c( s. U( o, D! t' e25.w1 包含输入层到隐藏层之间的权重。3 i; _2 f9 O+ ]. N' ^- G' H3 g
26.B1 包含隐藏层到输出层之间的阈值。0 D1 e+ g2 O. z6 H. f% X& ~
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。2 u+ }- |2 L" @
: P, f# ]& ?. ~9 l/ a# M. q2 U i l8 T& o8 L* I
" d0 f I1 v% h* B* b% L
|
zan
|