%% 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
tic
%% 导入数据
P_train = xlsread('data','training set','B2:G191')';
T_train= xlsread('data','training set','H2:H191')';
% 测试集——44个样本
P_test=xlsread('data','test set','B2:G45')';
T_test=xlsread('data','test set','H2:H45')';
%% 划分训练集和测试集
M = size(P_train, 2);
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);
%% 定义优化算法优化参数
pop=10; %数量
Max_iteration=30; % 设定最大迭代次数
dim = 1;%维度
lb = [0.01];%下边界
ub = [0.8];%上边界
fobj = @(x) fun(x,p_train,t_train,p_test,t_test);
[Leader_score,Leader_pos,Convergence_curve]=PSO(pop,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); %开始优化
%% 用得到的向量加权系数创建网络
K = abs(Leader_pos(1));
net = newgrnn(p_train, t_train, K);
%% 仿真测试
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);
%% 作图
figure
plot(Convergence_curve,'linewidth',1.5);
grid on
xlabel('迭代次数')
ylabel('适应度函数')
title('PSO-GRNN收敛曲线')
toc
%% 测试集结果
figure;
plotregression(T_test,T_sim2,['回归图']);
figure;
ploterrhist(T_test-T_sim2,['误差直方图']);
%% 均方根误差 RMSE
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2)./M);
error2 = sqrt(sum((T_test - T_sim2).^2)./N);
%%
%决定系数
R1 = 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;
%%
%均方误差 MSE
mse1 = sum((T_sim1 - T_train).^2)./M;
mse2 = sum((T_sim2 - T_test).^2)./N;
%%
%RPD 剩余预测残差
SE1=std(T_sim1-T_train);
RPD1=std(T_train)/SE1;
SE=std(T_sim2-T_test);
RPD2=std(T_test)/SE;
%% 平均绝对误差MAE
MAE1 = mean(abs(T_train - T_sim1));
MAE2 = mean(abs(T_test - T_sim2));
%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train));
MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2)./T_test));
%% 训练集绘图
figure
%plot(1:M,T_train,'r-*',1:M,T_sim1,'b-o','LineWidth',1)
plot(1:M,T_train,'r-*',1:M,T_sim1,'b-o','LineWidth',1.5)
legend('真实值','PSO-GRNN预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string={'训练集预测结果对比';['(R^2 =' num2str(R1) ' RMSE= ' num2str(error1) ' MSE= ' num2str(mse1) ' RPD= ' num2str(RPD1) ')' ]};
title(string)
%% 预测集绘图
figure
plot(1:N,T_test,'r-*',1:N,T_sim2,'b-o','LineWidth',1.5)
legend('真实值','PSO-GRNN预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string={'测试集预测结果对比';['(R^2 =' num2str(R2) ' RMSE= ' num2str(error2) ' MSE= ' num2str(mse2) ' RPD= ' num2str(RPD2) ')']};
title(string)
%% 测试集误差图
figure
ERROR3=T_test-T_sim2
plot(T_test-T_sim2,'b-*','LineWidth',1.5)
xlabel('测试集样本编号')
ylabel('预测误差')
title('测试集预测误差')
grid on;
legend('预测输出误差')
%% 绘制线性拟合图
%% 训练集拟合效果图
figure
plot(T_train,T_sim1,'*r');
xlabel('真实值')
ylabel('预测值')
string = {'训练集效果图';['R^2_c=' num2str(R1) ' RMSEC=' num2str(error1) ]};
title(string)
hold on ;h=lsline;
set(h,'LineWidth',1,'LineStyle','-','Color',[1 0 1])
%% 预测集拟合效果图
figure
plot(T_test,T_sim2,'ob');
xlabel('真实值')
ylabel('预测值')
string1 = {'测试集效果图';['R^2_p=' num2str(R2) ' RMSEP=' num2str(error2) ]};
title(string1)
hold on ;h=lsline();
set(h,'LineWidth',1,'LineStyle','-','Color',[1 0 1])
%% 求平均
R3=(R1+R2)./2;
error3=(error1+error2)./2;
%% 总数据线性预测拟合图
tsim=[T_sim1,T_sim2]';
S=[T_train,T_test]';
figure
plot(S,tsim,'ob');
xlabel('真实值')
ylabel('预测值')
string1 = {'所有样本拟合预测图';['R^2_p=' num2str(R3) ' RMSEP=' num2str(error3) ]};
title(string1)
hold on ;h=lsline();
set(h,'LineWidth',1,'LineStyle','-','Color',[1 0 1])
%% 打印出评价指标
disp(['-----------------------误差计算--------------------------'])
disp(['评价结果如下所示:'])
disp(['平均绝对误差MAE为:',num2str(MAE2)])
disp(['均方误差MSE为: ',num2str(mse2)])
disp(['均方根误差RMSEP为: ',num2str(error2)])
disp(['决定系数R^2为: ',num2str(R2)])
disp(['剩余预测残差RPD为: ',num2str(RPD2)])
disp(['平均绝对百分比误差MAPE为: ',num2str(MAPE2)])
grid
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粒子群算法(PSO)优化广义神经网络的数据回归预测,PSO-GRNN回归预测,多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、
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2023-12-26
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粒子群算法(PSO)优化广义神经网络的数据回归预测,PSO-GRNN回归预测,多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。 粒子群算法(PSO)优化广义神经网络的数据回归预测,PSO-GRNN回归预测,多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
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