总结数学建模常用算法的Matlab代码.zip

function [NewW1,NewB1,NewW2,NewB2]=PSOTrain(SamIn,SamOut,HiddenUnitNum) % %%%调试%%% % SamIn=-4:0.07:2.5; % SamOut=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2); % HiddenUnitNum=12; % %%% Maxgeneration=700; %最大迭代次数 E0=0.0001; %最小允许误差 Xmin=-10; %粒子位置、速度的范围 Xmax=10; Vmin=-5; Vmax=5; M=100; %粒子规模 c1=2.7; %加速度系数 c2=1.3; w=0.9; %惯性系数 [R,SamNum]=size(SamIn); %R是代表输入个数对应输入神经元个数，一行输入即R=1代表输入层只有一个神经元 [S2,SamNum]=size(SamOut);%R是代表输出个数对应输出神经元个数，一行输出及S2=1代表输出层只有一个神经元 generation=1; Done=0; %初始化M个(HiddenUnitNum)*(R+S2+1)的全0矩阵； Pb1=zeros(HiddenUnitNum,R+S2+1,M); %Pb1我猜这是（输入与隐层神经元直接连接权值W_ih、隐层与输出神经元直接连接权值W_ho、隐层神经元的阈值b_h）的局部最优值 Pb2=zeros(S2,M); %Pb2我猜这是（输出层神经元阈值）的局部最优值 Pg1=zeros(HiddenUnitNum,R+S2+1); %Pg1我猜这是（W_ih、W_ho、b_h）的全局最优值 Pg2=zeros(S2,1); %Pg2我猜这是（输出层神经元阈值）的全局最优值 E=zeros(size(SamOut)); %我猜存放误差 rand('state',sum(100*clock)); startP1=rand(HiddenUnitNum,R+S2+1,M)-0.5;%W_ih、W_ho、b_h对应粒子的初始位置 startP2=rand(S2,M)-0.5; %输出层神经元阈值对应粒子的初始位置 startV1=rand(HiddenUnitNum,R+S2+1,M)-0.5;%W_ih、W_ho、b_h对应粒子的初始速度 startV2=rand(S2,M)-0.5; %输出层神经元阈值对应粒子的初始速度 endP1=zeros(HiddenUnitNum,R+S2+1,M); %W_ih、W_ho、b_h对应粒子的更新后的位置 endP2=zeros(S2,M); %输出层神经元阈值对应粒子的更新后的位置 endV1=zeros(HiddenUnitNum,R+S2+1,M); %W_ih、W_ho、b_h对应粒子的更新后速度 endV2=zeros(S2,M); %输出层神经元阈值对应粒子的更新后速度 startE=zeros(1,M); endE=zeros(1,M); for i=1:M %每个粒子包含神经网络完整的参数W1、W2、B1、B2；一共有M个粒子 W1=startP1(1:HiddenUnitNum,1:R,i); %给每个粒子初始化不同的神经网络参数 W2=startP1(1:HiddenUnitNum,R+1:R+S2,i); B1=startP1(1:HiddenUnitNum,R+S2+1,i); B2=startP2(1:S2,i); for q=1:SamNum TempOut=logsig(W1*SamIn(:,q)+B1); NetworkOut(1,q)=W2'*TempOut+B2; end E=NetworkOut-SamOut; startE(1,i)=sumsqr(E)/(SamNum*S2); %sumsqr函数：求平方和 Pb1(:,:,i)=startP1(:,:,i); %每个粒子的初始位置当做初始的局部最优 Pb2(:,i)=startP2(:,i); end [val,position]=min(startE(1,:)); Pg1=startP1(:,:,position); %初始化全局最优 Pg2=startP2(:,position); Pgvalue=val; Pgvalue_last=Pgvalue; while(~Done) for num=1:M endV1(:,:,num)=w*startV1(:,:,num)+c1*rand*(Pb1(:,:,num)-startP1(:,:,num))+c2*rand*(Pg1-startP1(:,:,num)); endV2(:,num)=w*startV2(:,num)+c1*rand*(Pb2(:,num)-startP2(:,num))+c2*rand*(Pg2-startP2(:,num)); for i=1:HiddenUnitNum for j=1:(R+S2+1) endV1(i,j,num)=endV1(i,j,num); if endV1(i,j,num)>Vmax endV1(i,j,num)=Vmax; elseif endV1(i,j,num)<Vmin endV1(i,j,num)=Vmin; end end end for s2=1:S2 endV2(s2,num)=endV2(s2,num); if endV2(s2,num)>Vmax endV2(s2,num)=Vmax; elseif endV2(s2,num)<Vmin endV2(s2,num)=Vmin; end end endP1(:,:,num)=startP1(:,:,num)+endV1(:,:,num); endP2(:,num)=startP2(:,num)+endV2(:,num); for i=1:HiddenUnitNum for j=1:(R+S2+1) if endP1(i,j,num)>Xmax endP1(i,j,num)=Xmax; elseif endP1(i,j,num)<Xmin endP1(i,j,num)=Xmin; end end end for s2=1:S2 if endP2(s2,num)>Xmax endP2(s2,num)=Xmax; elseif endP2(s2,num)<Xmin endP2(s2,num)=Xmin; end end W1=endP1(1:HiddenUnitNum,1:R,num); W2=endP1(1:HiddenUnitNum,R+1:R+S2,num); B1=endP1(1:HiddenUnitNum,R+S2+1,num); B2=endP2(1:S2,num); for q=1:SamNum TempOut=logsig(W1*SamIn(:,q)+B1); NetworkOut(1,q)=W2'*TempOut+B2; end E=NetworkOut-SamOut; SSE=sumsqr(E); %便于在命令窗口观察网络误差的变化情况 endE(1,num)=sumsqr(E)/(SamNum*S2); if endE(1,num)<startE(1,num) Pb1(:,:,num)=endP1(:,:,num); Pb2(:,num)=endP2(:,num); startE(1,num)=endE(1,num); end end w=0.9-(0.5/Maxgeneration)*generation; [value,position]=min(startE(1,:)); if value<Pgvalue Pg1=Pb1(:,:,position); Pg2=Pb2(:,position); Pgvalue=value; end if (generation>=Maxgeneration) Done=1; end if Pgvalue<E0 Done=1; end startP1=endP1; startP2=endP2; startV1=endV1; startV2=endV2; startE=endE; generation=generation+1; end W1=Pg1(1:HiddenUnitNum,1:R); W2=Pg1(1:HiddenUnitNum,R+1:R+S2); B1=Pg1(1:HiddenUnitNum,R+S2+1); B2=Pg2(:,1); NewW1=W1; NewW2=W2; NewB1=B1; NewB2=B2;