目录

​​1 概述​​

​​2 粒子群优化算法​​

​​3 BP神经网络​​

​​4 PSO优化 BP网络算法​​

​​5 Matlab代码及文章​​

​​6 运行结果​​

​​7 参考文献 ​​

​​8 写在最后​​

在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射能力,使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题.该方法是把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP网络,使得网络能够表达该未知非线性函数,然后用训练好的网络预测系统输出".但是传统的BP网络算法具有收敛速度慢、容易陷入局部极值和误差比较大等缺点,因此优化这种网络成了必要.粒子群优化算法作为一种智能算法,是一种仿生算法和随机搜索算法,参数少,寻优能力较好,将其和BP网络结合起来,优化BP网络的权值和阈值,弥补了BP网络的一些缺点,提高了BP网络拟合函数的能力.

粒子群优化算法是一种群体智能的优化算法,它是源于对鸟类捕食行为的研究,鸟类捕食时,每只鸟找到食物最简单最有效的方法就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域. PSO算法是从这种生物种群行为特征中得到启发并求解优化问题的.算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解,每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值,粒子的速度决定了其移动的方向和距离,速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整,从而实现个体在可解空间中的寻优.

​​粒子群算法（带约束处理）——Python&Matlab实现​​

​​混合萤火虫和粒子群优化算法（Matlab完整代码实现）​​

BP神经网络是一种多层前馈神经网络,拓扑结构包括:输入层、隐层、输出层,它的主要特点是信号前向传递,误差反向传播.在前向传递中,输人信号从输人层经隐含层逐层处理,直至输出层,每--层的神经元状态只影响下一层神经元状态.如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使网络预测输出不断逼近期望输出. BP网络训练的步骤如下：

BP网络的非线性泛化能力很强,但是其收敛速度慢,容易陷人局部极值,误差比较大,为了弥补BP网络的这种缺点,将PSO算法与BP网络结合,用PSO算法优化BP网络的权值和阈值,提高了网络的非线性拟合能力. PSO-BP算法如下: (1)初始化网络的训练样本数m,测试样本数n ,隐层节点数hidden _.num,粒子群数目particle_num,迭代次数epoch ,惯性权重w ,加速度因子c,C2. (2)根据目标函数获得训练样本和测试样本的输人和理想输出,并画出理想曲线和测试样本点.(3)随机初始化粒子群的位置和速度,并计算各粒子的适应度值. (4)根据上述公式更新各个粒子的位置和速度,并记录每个粒子的最佳位置.(5)记录全局最优位置. (6)计算测试样本的输出,并画出预测曲线及误差曲线.

本文仅展现主函数代码，全部代码及文章见：

​​基于粒子群优化算法的BP神经网络预测模型（Matlab代码实现）​​

k = randperm(size(input,1));m=7100;P_train=input(k(1:m),:)';T_train=output(k(1:m));

P_test=input(k(m+1:end),:)';T_test=output(k(m+1:end));

%% 归一化% 训练集[Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train,-1,1);Pn_test = mapminmax('apply',P_test,inputps);% 测试集[Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train,-1,1);Tn_test = mapminmax('apply',T_test,outputps);

%% 节点个数inputnum=size(Pn_train,1);hiddennum=5;outputnum=1;%% 没有优化的bpnet=newff(Pn_train,Tn_train,hiddennum);net.trainParam.epochs=200;net.trainParam.lr=0.1;net.trainParam.goal=0.00000001;net.trainParam.max_fail = 200;

%网络训练[net,per2]=train(net,Pn_train,Tn_train);an=sim(net,Pn_test);error=an-Tn_test;

test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);disp('优化前')E1=norm(error);E2=mse(error)MAPE=mean(abs(error)./Tn_test);

figureplot(test_simu)hold onplot(T_test)legend('实际输出','期望输出')

%% 粒子群优化bp

% [bestchrom,trace]=psoforbp(inputnum,hiddennum,outputnum,Pn_train,Tn_train);%粒子群算法% x=bestchrom;% save result xload result%直接调用训练好的% 用pso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=200;net.trainParam.lr=0.1;net.trainParam.goal=0.00000001;net.trainParam.max_fail = 200;

%网络训练[net,per2]=train(net,Pn_train,Tn_train);

%% BP网络预测%数据归一化an=sim(net,Pn_test);error=an-Tn_test;

test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);disp('优化后')E1=norm(error);E2=mse(error)MAPE=mean(abs(error)./Tn_test);toc%%figureplot(test_simu)hold onplot(T_test)legend('实际输出','期望输出')

[1]郝海霞.用粒子群算法优化BP神经网络进行函数拟合[J].山西师范大学学报(自然科学版),2017,31(01):14-16.DOI:10.16207/j.cnki.1009-4490.2017.01.004.

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