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一、粒子群算法及BP神经网络简介
由于BP神经网络在应用过程中初始权值和阈值随机选取,容易出现局部收敛极小点,从而降低拟合效果,为了解决这个问题,采用PSO优化BP神经网络(PSO-BP)算法的初始权值和阈值,解决局部极小点问题,提高BP神经网络算法的预测精度。在PSO中,整个搜索空间的维数D。第i个粒子的位置见式(3)。
图2 PSO-BP的算法流程
二、部分源代码
%粒子群优化多输入多输出BP神经网络代码
clear
clc
tic
global SamIn SamOut HiddenUnitNum InDim OutDim TrainSamNum
%% 导入训练数据
data = xlsread('data.xlsx');
[data_m,data_n] = size(data);%获取数据维度
P = 80; %百分之P的数据用于训练，其余测试
Ind = floor(P * data_m / 100);
train_data = data(1:Ind,1:4)';
train_result = data(1:Ind,6:7)';
%% 初始化参数
[InDim,TrainSamNum] = size(train_data);% 学习样本数量
[OutDim,TrainSamNum] = size(train_result);
HiddenUnitNum = 8; % 隐含层神经元个数
[SamIn,PS_i] = mapminmax(train_data,0,1); % 原始样本对（输入和输出）初始化
[SamOut,PS_o] = mapminmax(train_result,0,1);
W1 = HiddenUnitNum*InDim; % 初始化输入层与隐含层之间的权值
B1 = HiddenUnitNum; % 初始化输入层与隐含层之间的阈值
W2 = OutDim*HiddenUnitNum; % 初始化输出层与隐含层之间的权值
B2 = OutDim; % 初始化输出层与隐含层之间的阈值
L = W1+B1+W2+B2; %粒子维度
%% *********初始化
M=100; %种群规模
%初始化粒子位置
X=rand(M,L);
c1=2; %学习因子
c2=2;
wmax=0.9;%最大最小惯性权重
v=zeros(M,L);%初始化速度
%*******全局最优粒子位置初始化
fmin=inf;
for i=1:M
if fx1e3
v(i,:)=rand(size(v(i,:)));
end
%*******更新粒子位置
X(i,:)=X(i,:)+v(i,:);
end
%更新pbest和gbest
for i=1:M
end
if f(X(i,:)) |