基于遗传算法神经网络的预测代码_PSO和BP网络的预测

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基于遗传算法神经网络的预测代码_PSO和BP网络的预测_matlab

test.m 291B

Decode.m 1KB

fun.m 1013B

Code.m 420B

PSO.m 5KB

Genetic.m 4KB

Mutation.m 2KB

data.mat 45KB

Select.m 853B

Cross.m 2KB

data.m 134B

%% 该代码为基于PSO和BP网络的预测 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境 clc clear %读取数据 load data input output %节点个数 inputnum=2; hiddennum=5; outputnum=1; %训练数据和预测数据 input_train=input(1:1900,:)'; input_test=input(1901:2000,:)'; output_train=output(1:1900)'; output_test=output(1901:2000)'; %选连样本输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input_train); [outputn,outputps]=mapminmax(output_train); %构建网络 net=newff(inputn,outputn,hiddennum); % 参数初始化 %粒子群算法中的两个参数 c1 = 1.49445; c2 = 1.49445; maxgen=100; % 进化次数 sizepop=30; %种群规模 Vmax=1; Vmin=-1; popmax=5; popmin=-5; for i=1:sizepop pop(i,:)=5*rands(1,21); V(i,:)=rands(1,21); fitness(i)=fun(pop(i,:),inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn); end % 个体极值和群体极值 [bestfitness 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 fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳适应度值 %% 迭代寻优 for i=1:maxgen i; 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,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax; V(j,find(V(j,:)<Vmin))=Vmin; %种群更新 pop(j,:)=pop(j,:)+0.2*V(j,:); pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax; pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin; %自适应变异 pos=unidrnd(21); if rand>0.95 pop(j,pos)=5*rands(1,1); end %适应度值 fitness(j)=fun(pop(j,:),inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn); 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 yy(i)=fitnesszbest; end %% 结果分析 plot(yy) title(['适应度曲线 ' '终止代数＝' num2str(maxgen)]); xlabel('进化代数');ylabel('适应度'); x=zbest; %% 把最优初始阀值权值赋予网络预测 % %用遗传算法优化的BP网络进行值预测 w1=x(1:inputnum*hiddennum); B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum); w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum); B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum); 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; %% BP网络训练 %网络进化参数 net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; %net.trainParam.goal=0.00001; %网络训练 [net,per2]=train(net,inputn,outputn); %% BP网络预测 %数据归一化 inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); an=sim(net,inputn_test); test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); error=test_simu-output_test; web browser www.matlabsky.com web browser http://www.matlabsky.com/thread-11198-1-1.html %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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