09基于粒子群优化BP神经网络数据回归预测算法PSO-BP【附Matlab源码】只讲代码不讲原理

一、粒子群优化算法

核心计算公式

%%  参数初始化
c1      = 4.494;       % 学习因子
c2      = 4.494;       % 学习因子
maxgen  =   50;        % 种群更新次数  
sizepop =    5;        % 种群规模
Vmax    =  1.0;        % 最大速度
Vmin    = -1.0;        % 最小速度
popmax  =  1.0;        % 最大边界
popmin  = -1.0;        % 最小边界

for i = 1 : sizepop
    pop(i, :) = rands(1, numsum);  % 初始化种群
    V(i, :) = rands(1, numsum);    % 初始化速度
    fitness(i) = fun(pop(i, :), hiddennum, net, p_train, t_train);
end

%%  个体极值和群体极值
[fitnesszbest, 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
BestFit = fitnesszbest;        % 全局最佳适应度值

%%  迭代寻优
for i = 1 : maxgen
    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, (V(j, :) > Vmax)) = Vmax;
        V(j, (V(j, :) < Vmin)) = Vmin;
        
        % 种群更新
        pop(j, :) = pop(j, :) + 0.2 * V(j, :);
        pop(j, (pop(j, :) > popmax)) = popmax;
        pop(j, (pop(j, :) < popmin)) = popmin;
        
        % 自适应变异
        pos = unidrnd(numsum);
        if rand > 0.85
            pop(j, pos) = rands(1, 1);
        end
        
        % 适应度值
        fitness(j) = fun(pop(j, :), hiddennum, net, p_train, t_train);

    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

    BestFit = [BestFit, fitnesszbest];    
end

二、BP神经网络核心代码

%%  节点个数
inputnum  = size(p_train, 1);  % 输入层节点数
hiddennum = 5;                 % 隐藏层节点数
outputnum = size(t_train,1);   % 输出层节点数

%%  建立网络
net = newff(p_train, t_train, hiddennum);

%%  设置训练参数
net.trainParam.epochs     = 1000;      % 训练次数
net.trainParam.goal       = 1e-6;      % 目标误差
net.trainParam.lr         = 0.01;      % 学习率
net.trainParam.showWindow = 0;         % 关闭窗口

三、完整过程

1、读取数据

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

2、划分数据

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后三列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

3、数据归一化

%%  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);

4、计算优化节点数量

%%  节点个数
inputnum  = size(p_train, 1);  % 输入层节点数
hiddennum = 5;                 % 隐藏层节点数
outputnum = size(t_train,1);   % 输出层节点数

%%  计算节点总数
numsum = inputnum * hiddennum + hiddennum + hiddennum * outputnum + outputnum;

5、粒子群优化参数初始化

%%  参数初始化
c1      = 4.494;       % 学习因子
c2      = 4.494;       % 学习因子
maxgen  =   50;        % 种群更新次数  
sizepop =    5;        % 种群规模
Vmax    =  1.0;        % 最大速度
Vmin    = -1.0;        % 最小速度
popmax  =  1.0;        % 最大边界
popmin  = -1.0;        % 最小边界

6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵

%%  提取最优初始权值和阈值
w1 = zbest(1 : inputnum * hiddennum);
B1 = zbest(inputnum * hiddennum + 1 : inputnum * hiddennum + hiddennum);
w2 = zbest(inputnum * hiddennum + hiddennum + 1 : inputnum * hiddennum ...
    + hiddennum + hiddennum * outputnum);
B2 = zbest(inputnum * hiddennum + hiddennum + hiddennum * outputnum + 1 : ...
    inputnum * hiddennum + hiddennum + hiddennum * outputnum + outputnum);

%%  最优值赋值
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';

7、训练网络和预测数据 结合前面BP设置网络参数代码

%%  网络训练
net = train(net, p_train, t_train);

%%  仿真预测
t_sim1 = sim(net, p_train);
t_sim2 = sim(net, p_test );

8、绘图和计算评价指标

%%  绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]};
title(string)
xlim([1, M])
grid

figure
plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error2)]};
title(string)
xlim([1, N])
grid

%%  相关指标计算
% R2
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;

disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])

% MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train), 2)' ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test ), 2)' ./ N ;

disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])

% MBE
mbe1 = sum(T_sim1 - T_train, 2)' ./ M ;
mbe2 = sum(T_sim2 - T_test , 2)' ./ N ;

disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])
disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])

三、实验结果

四、获取完整代码和数据

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