✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。
🍎个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知。
更多Matlab仿真内容点击👇
⛄ 内容介绍
在数据科学和机器学习领域,回归预测是一项重要的任务。它可以帮助我们根据已有的数据来预测未知数据的值。在这篇博文中,我们将讨论一种基于粒子群算法优化BP神经网络的方法,用于实现数据回归预测。
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,它通过调整网络的权重和偏置来拟合输入和输出之间的非线性关系。然而,BP神经网络的训练过程通常是一个迭代优化问题,需要大量的计算资源和时间。
为了提高BP神经网络的训练效率和准确性,我们可以使用粒子群算法进行优化。粒子群算法是一种模拟自然界群体行为的优化算法,通过模拟鸟群或鱼群的行为来搜索最优解。在这个算法中,每个粒子代表一个可能的解,并根据自身的经验和群体的经验来更新自己的位置。
在使用粒子群算法优化BP神经网络时,我们首先需要定义网络的结构和参数。然后,我们可以使用已有的数据集来训练网络,并通过计算预测值和实际值之间的误差来更新粒子的位置。通过多次迭代,粒子群算法可以找到最优的网络权重和偏置,从而提高回归预测的准确性。
使用粒子群算法优化BP神经网络进行数据回归预测有许多优势。首先,它可以有效地减少训练时间和计算资源的消耗。其次,它可以帮助我们避免陷入局部最优解的困境,提高模型的泛化能力。最后,它可以适用于各种类型的回归预测问题,包括线性和非线性关系。
⛄ 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(103);P_train = res(temp(1: 80), 1: 7)';T_train = res(temp(1: 80), 8)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(81: end), 1: 7)';T_test = res(temp(81: end), 8)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%% 节点个数inputnum = size(p_train, 1); % 输入层节点数hiddennum = 5; % 隐藏层节点数outputnum = size(t_train,1); % 输出层节点数%% 建立网络net = newff(p_train, t_train, hiddennum);%% 设置训练参数net.trainParam.epochs = 1000; % 训练次数net.trainParam.goal = 1e-6; % 目标误差net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率net.trainParam.showWindow = 0; % 关闭窗口%% 参数初始化c1 = 4.494; % 学习因子c2 = 4.494; % 学习因子maxgen = 50; % 种群更新次数 sizepop = 5; % 种群规模Vmax = 1.0; % 最大速度Vmin = -1.0; % 最小速度popmax = 1.0; % 最大边界popmin = -1.0; % 最小边界%% 节点总数numsum = inputnum * hiddennum + hiddennum + hiddennum * outputnum + outputnum;for i = 1 : sizepop pop(i, :) = rands(1, numsum); % 初始化种群 V(i, :) = rands(1, numsum); % 初始化速度 fitness(i) = fun(pop(i, :), hiddennum, net, p_train, t_train);end%% 个体极值和群体极值[fitnesszbest, bestindex] = min(fitness);zbest = pop(bestindex, :); % 全局最佳gbest = pop; % 个体最佳fitnessgbest = fitness; % 个体最佳适应度值BestFit = fitnesszbest; % 全局最佳适应度值%% 迭代寻优for i = 1 : maxgen for j = 1 : sizepop % 速度更新 V(j, :) = V(j, :) + c1 * rand * (gbest(j, :) - pop(j, :)) + c2 * rand * (zbest - pop(j, :)); V(j, (V(j, :) > Vmax)) = Vmax; V(j, (V(j, :) < Vmin)) = Vmin; % 种群更新 pop(j, :) = pop(j, :) + 0.2 * V(j, :); pop(j, (pop(j, :) > popmax)) = popmax; pop(j, (pop(j, :) < popmin)) = popmin; % 自适应变异 pos = unidrnd(numsum); if rand > 0.85 pop(j, pos) = rands(1, 1); end % 适应度值 fitness(j) = fun(pop(j, :), hiddennum, net, p_train, t_train); end for j = 1 : sizepop % 个体最优更新 if fitness(j) < fitnessgbest(j) gbest(j, :) = pop(j, :); fitnessgbest(j) = fitness(j); end % 群体最优更新 if fitness(j) < fitnesszbest zbest = pop(j, :); fitnesszbest = fitness(j); end end BestFit = [BestFit, fitnesszbest]; end%% 提取最优初始权值和阈值w1 = zbest(1 : inputnum * hiddennum);B1 = zbest(inputnum * hiddennum + 1 : inputnum * hiddennum + hiddennum);w2 = zbest(inputnum * hiddennum + hiddennum + 1 : inputnum * hiddennum ... + hiddennum + hiddennum * outputnum);B2 = zbest(inputnum * hiddennum + hiddennum + hiddennum * outputnum + 1 : ... inputnum * hiddennum + hiddennum + hiddennum * outputnum + outputnum);%% 最优值赋值net.Iw{1, 1} = reshape(w1, hiddennum, inputnum);net.Lw{2, 1} = reshape(w2, outputnum, hiddennum);net.b{1} = reshape(B1, hiddennum, 1);net.b{2} = B2';%% 打开训练窗口 net.trainParam.showWindow = 1; % 打开窗口%% 网络训练net = train(net, p_train, t_train);%% 仿真预测t_sim1 = sim(net, p_train);t_sim2 = sim(net, p_test );%% 数据反归一化T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%% 均方根误差error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2, 2)' ./ M);error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test) .^2, 2)' ./ N);%% 绘图figureplot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]};title(string)xlim([1, M])gridfigureplot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {'测试集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error2)]};title(string)xlim([1, N])grid%% 误差曲线迭代图figure;plot(1 : length(BestFit), BestFit, 'LineWidth', 1.5);xlabel('粒子群迭代次数');ylabel('适应度值');xlim([1, length(BestFit)])string = {'模型迭代误差变化'};title(string)grid on%% 相关指标计算% R2R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;R2 = 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;disp(['训练集数据的R2为:', num2str(R1)])disp(['测试集数据的R2为:', num2str(R2)])% MAEmae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train), 2)' ./ M ;mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test ), 2)' ./ N ;disp(['训练集数据的MAE为:', num2str(mae1)])disp(['测试集数据的MAE为:', num2str(mae2)])% MBEmbe1 = sum(T_sim1 - T_train, 2)' ./ M ;mbe2 = sum(T_sim2 - T_test , 2)' ./ N ;disp(['训练集数据的MBE为:', num2str(mbe1)])disp(['测试集数据的MBE为:', num2str(mbe2)])%% 绘制散点图sz = 25;c = 'b';figurescatter(T_train, T_sim1, sz, c)hold onplot(xlim, ylim, '--k')xlabel('训练集真实值');ylabel('训练集预测值');xlim([min(T_train) max(T_train)])ylim([min(T_sim1) max(T_sim1)])title('训练集预测值 vs. 训练集真实值')figurescatter(T_test, T_sim2, sz, c)hold onplot(xlim, ylim, '--k')xlabel('测试集真实值');ylabel('测试集预测值');xlim([min(T_test) max(T_test)])ylim([min(T_sim2) max(T_sim2)])title('测试集预测值 vs. 测试集真实值')
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 李勇平.基于改进粒子群神经网络的电信业务预测模型研究[D].华南理工大学[2023-08-12].DOI:CNKI:CDMD:1.2010.047531.
[2] 官莉萍.基于组合预测算法的MDEA脱碳工艺推荐系统研究[D].西安石油大学[2023-08-12].
[3] 王超英,钟辉.基于粒子群算法优化BP神经网络的产品质量预测分析[J].计算技术与自动化, 2017, 36(3):4.DOI:10.3969/j.issn.1003-6199.2017.03.019.