pso-rbf预测代码资源-CSDN文库

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**PSO-RBF预测代码详解** 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）与径向基函数（Radial Basis Function, RBF）网络是两种在机器学习和数据分析领域广泛应用的技术。PSO是一种全局优化算法，源于对鸟群觅食行为的模拟，而RBF网络是一种非线性函数逼近器，常用于数据拟合和预测任务。本篇将深入探讨如何在MATLAB环境中结合PSO和RBF进行预测建模。 **一、粒子群优化（PSO）** PSO算法由James Kennedy和Russell E. Eberhart在1995年提出，它通过模拟群体智能行为寻找最优解。算法的核心概念包括粒子的位置和速度，以及全局最佳（gBest）和局部最佳（pBest）。在每次迭代中，每个粒子根据其当前速度和位置，以及gBest和pBest的信息更新其运动轨迹。PSO在寻找全局最优解时，能避免陷入局部最优，尤其适用于解决多模态优化问题。 **二、径向基函数网络（RBF）** RBF网络由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层神经元采用径向基函数作为激活函数，如高斯函数、多昆函数等。这些函数具有平滑、非线性的特性，使得RBF网络能够很好地适应非线性关系的数据。在训练阶段，RBF网络的主要任务是确定隐藏层神经元的中心位置和宽度，以及输出层的权重。 **三、PSO优化RBF网络** 将PSO应用于RBF网络的参数优化，可以更有效地寻找网络结构和参数的最佳组合。具体步骤如下： 1. **网络初始化**：设置RBF网络的隐藏层神经元数量，随机选择中心点和宽度，输出层权重通常初始化为零。 2. **粒子初始化**：每个粒子代表一个RBF网络的参数集，包括中心点、宽度和权重。 3. **评估适应度**：使用训练数据集计算每个粒子（即RBF网络）的预测误差，作为其适应度值。 4. **PSO更新**：根据gBest和pBest，更新每个粒子的速度和位置，即调整RBF网络的参数。 5. **迭代过程**：重复步骤3和4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或误差阈值）。 6. **预测模型**：最终得到的RBF网络参数集作为全局最优解，用于未知数据的预测。在MATLAB环境中实现PSO-RBF预测，首先需要理解并掌握MATLAB的优化工具箱（optim toolbox）和神经网络工具箱（neural network toolbox）。通过编写MATLAB代码，可以定义PSO的参数（如种群大小、迭代次数、惯性权重等），构建RBF网络，并利用PSO算法进行参数搜索。`BP-RBF-Prediction-master`这个项目可能包含了实现上述过程的完整代码示例，可以作为学习和参考的资源。 PSO-RBF预测模型结合了全局优化策略和非线性逼近能力，能够在处理复杂预测问题时表现出色。通过理解和实践MATLAB中的相关代码，你可以进一步提升在机器学习领域的技能。

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pso-RBF-Prediction.zip （5个子文件）

BP-RBF-Prediction-master

RBFPSO.m 5KB

RBF.m 1KB

BP.m 1KB

data.xlsx 11KB

data.mat 737B

clc; clear; tic; SamNum=48; %训练样本数 TargetSamNum=3; %测试样本数 InDim=1; %样本输入维数 UnitNum=2; %隐节点数 MaxEpoch=1200; %最大训练次数 num=2;%对应四个特征 %E0=0.2; %目标误差 gbesthistory=[]; % 根据目标函数获得样本输入输出（训练样本） rand('state',sum(100*clock)); %NoiseVar=0.0005; %Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum); load data %归一化 data1=data'; data=mapminmax(data1,0,1); data=data'; %建立训练集测试集 x_train=[data(1:48,1).';data(1:48,2).';data(1:48,3).';data(1:48,4).']; x_test=[data(2:49,num).']; y_train=[data(49:51,1).';data(49:51,2).';data(49:51,3).';data(49:51,4).']; y_test=[data(50:52,num).']; SamIn=x_train; SamOut=x_test; %测试样本 TargetIn=y_train; TargetOut=y_test; %粒子群算法中的两个参数 c1 = 1.49445; c2 = 1.49445; popcount=10; %粒子数 poplength=6; %粒子维数 Wstart=0.9;%初始惯性权值 Wend=0.2;%迭代次数最大时惯性权值 %个体和速度最大最小值 Vmax=1; Vmin=-1; popmax=4; popmin=-4; %粒子位置速度和最优值初始化 for i=1:popcount pop(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子位置 V(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子速度 %计算粒子适应度值 Center=pop(i,1:3); SP=pop(i,4:6); W=pop(i,7:9); Distance=dist(Center',SamIn); SPMat=repmat(SP',1,SamNum);%repmat具体作用 UnitOut=radbas(Distance./SPMat);%径向基函数 NetOut=W*UnitOut;%网络输出 Error=SamOut-NetOut;%网络误差 %SSE=sumsqr(Error); %fitness(i)=SSE; RMSE=sqrt(sumsqr(Error)/SamNum); fitness(i)=RMSE; %fitness(i)=fun(pop(i,:)); end %适应度函数（适应度值为RBF网络均方差） [bestfitness bestindex]=min(fitness); gbest=pop(bestindex,:);%全局最优值 pbest=pop;%个体最优值 pbestfitness=fitness;%个体最优适应度值 gbestfitness=bestfitness;%全局最优适应度值 %迭代寻优 for i=1:MaxEpoch Vmax=1.00014^(-i); Vmin=-1.00014^(-i); for j=1:popcount % if (fitness(j)<gbestfitness|fitness==gbestfitness) % S(j)=0; %end %S(j)=1-(fitness(j)/100)^2; % GW(j)=Wstart-S(j)*(Wstart-Wend); % GW(j)=Wend+(GW(j)-Wend)*(MaxEpoch-i)/MaxEpoch; GW=Wstart-(Wstart-Wend)*i/MaxEpoch; %速度更新(第一种方法精度最高) V(j,:) = 1.000009^(-i)*(gbestfitness/fitness(j)+2)*rand*V(j,:) + c1*rand*(pbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(gbest - pop(j,:)); %V(j,:) = GW*((fitness(j)/2000)^2+1)*rand*V(j,:) + c1*rand*(pbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(gbest - pop(j,:)); %V(j,:) = GW*V(j,:) + c1*rand*(pbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(gbest - pop(j,:)); %V(j,:) = 0.9*V(j ,:) + c1*rand*(pbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(gbest - pop(j,:)); %V(j,:) = 0.9*1.0003^(-j)* V(j,:) + c1*rand*(pbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(gbest - pop(j,:)); %V(j,:) = (gbestfitness/(exp(-fitness(j))+1)+0.5)*rand*V(j,:) + c1*rand*(pbest(j,:) - pop(j,:)) + c2*rand*(gbest - pop(j,:)); V(j,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax; V(j,find(V(j,:)<Vmin))=Vmin; %粒子更新 pop(j,:)=pop(j,:)+0.5*V(j,:); pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax; pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin; %计算粒子适应度值 Center=pop(j,1:3); SP=pop(j,4:6); W=pop(j,7:9); Distance=dist(Center',SamIn); SPMat=repmat(SP',1,SamNum);%repmat具体作用 UnitOut=radbas(Distance./SPMat); NetOut=W*UnitOut;%网络输出 Error=SamOut-NetOut;%网络误差 %SSE=sumsqr(Error); %fitness(j)=SSE; RMSE=(sumsqr(Error)/SamNum); fitness(j)=RMSE; % Center=pop(j,1:10); % SP=pop(j,11:20); % W=pop(j,21:30); % fitness(j)=fun(pop(j,:)); end for j=1:popcount %个体最优更新 if fitness(j) < pbestfitness(j) pbest(j,:) = pop(j,:); pbestfitness(j) = fitness(j); end %群体最优更新 if fitness(j) < gbestfitness gbest = pop(j,:); gbestfitness = fitness(j); end end gbesthistory=[gbesthistory,gbest]; %mse(i)=gbestfitness; %将群体最优值赋给RBF参数 Center=gbest(1,1:3); SP=gbest(1,4:6); W=gbest(1,7:9); %Center=gbest(1,1:5); %SP=gbest(1,11:20); % W=gbest(1,21:30); Distance=dist(Center',SamIn); SPMat=repmat(SP',1,SamNum);%repmat具体作用 UnitOut=radbas(Distance./SPMat); NetOut=W*UnitOut;%网络输出 Error=SamOut-NetOut;%网络误差 %sse(i)=sumsqr(Error); mse(i)=(sumsqr(Error)/SamNum); % sse(i)=fun(gbest); %if sse(i)<E0,break,end end toc; % 测试 Center=gbest(1,1:3); SP=gbest(1,4:6); W=gbest(1,7:9); TestDistance=dist(Center',TargetIn); TesatSpreadsMat=repmat(SP',1,TargetSamNum); TestHiddenUnitOut=radbas(TestDistance./TesatSpreadsMat); TestNNOut=W*TestHiddenUnitOut; %作图分别在训练集和测试集上 subplot(1,2,1) plot(1:length(NetOut),NetOut,'*',1:length(NetOut),SamOut,'o') title('In Train data') subplot(1,2,2) plot(1:3,TestNNOut,'*',1:3,TargetOut,'o') title('In Test data') %求出误差训练集和测试集 train_error=sum(abs(SamOut-NetOut))/length(SamOut); test_error=sum(abs(TargetOut-TestNNOut))/length(TargetOut); % 绘制学习误差曲线 figure hold on grid %[xx,Num]=size(errhistory); plot(mse,'k-'); legend('mse')