西安专业网站开发联系电话张家港保税区规划建设局网站

西安专业网站开发联系电话,张家港保税区规划建设局网站,云南网站建设价格,wordpress文章幻灯片代码基于萤火虫算法优化BP神经网络(FA-BP)的多输出数据回归预测FA-BP多输出数据回归 matlab代码注#xff1a;暂无Matlab版本要求--推荐2018B版本及以上在数据预测领域#xff0c;BP神经网络是一种常用且有效的模型#xff0c;但它容易陷入局部最优解。而萤火虫算法#xff08;…基于萤火虫算法优化BP神经网络(FA-BP)的多输出数据回归预测FA-BP多输出数据回归 matlab代码 注暂无Matlab版本要求--推荐2018B版本及以上在数据预测领域BP神经网络是一种常用且有效的模型但它容易陷入局部最优解。而萤火虫算法Firefly AlgorithmFA具有较强的全局搜索能力将两者结合FA - BP可以提升多输出数据回归预测的性能。下面我们就来看看如何使用Matlab实现基于FA - BP的多输出数据回归预测。1. BP神经网络基础BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。在Matlab中搭建一个简单的BP神经网络示例代码如下% 创建一个简单的BP神经网络 inputLayerSize 2; % 输入层神经元个数 hiddenLayerSize 10; % 隐藏层神经元个数 outputLayerSize 1; % 输出层神经元个数 net feedforwardnet(hiddenLayerSize); net.inputs{1}.size inputLayerSize; net.outputs{2}.size outputLayerSize;这段代码中我们先定义了输入层、隐藏层和输出层的神经元个数然后使用feedforwardnet函数创建了一个前馈神经网络net并根据我们设定的神经元个数调整了网络输入和输出的大小。2. 萤火虫算法原理萤火虫算法模拟了萤火虫发光吸引同伴靠近的行为。在优化问题中每个萤火虫代表一个可能的解萤火虫的亮度对应解的质量适应度。较亮的萤火虫会吸引较暗的萤火虫向其移动通过不断迭代萤火虫逐渐向全局最优解聚集。3. FA - BP实现多输出数据回归预测Matlab代码数据准备假设我们有一个多输入多输出的数据集以下是简单的数据加载与划分示例% 加载数据假设数据文件名为data.mat load(data.mat); inputData data(:, 1:end - 2); % 输入数据假设最后两列为输出 outputData data(:, end - 1:end); % 划分训练集和测试集 [trainInd, testInd] dividerand(size(inputData, 1), 0.7, 0.3); trainInput inputData(trainInd, :); trainOutput outputData(trainInd, :); testInput inputData(testInd, :); testOutput outputData(testInd, :);这里我们从data.mat文件加载数据将数据划分为输入和输出部分然后按照70%训练集30%测试集的比例进行划分。萤火虫算法优化BP神经网络% 定义萤火虫算法参数 n 50; % 萤火虫数量 maxGen 100; % 最大迭代次数 alpha 0.2; % 步长因子 beta0 1; % 光吸收系数 gamma 1; % 亮度衰减系数 % BP神经网络参数 inputLayerSize size(inputData, 2); hiddenLayerSize 15; outputLayerSize size(outputData, 2); % 初始化萤火虫位置对应BP神经网络的权重和阈值 fireflies zeros(n, (inputLayerSize * hiddenLayerSize hiddenLayerSize) (hiddenLayerSize * outputLayerSize outputLayerSize)); for i 1:n fireflies(i, :) randn(1, (inputLayerSize * hiddenLayerSize hiddenLayerSize) (hiddenLayerSize * outputLayerSize outputLayerSize)); end % 迭代优化 for gen 1:maxGen % 计算适应度这里使用BP神经网络预测误差作为适应度 fitness zeros(n, 1); for i 1:n net createNet(fireflies(i, :), inputLayerSize, hiddenLayerSize, outputLayerSize); trainResult sim(net, trainInput); fitness(i) sum(sum((trainResult - trainOutput).^2)); end % 更新萤火虫位置 for i 1:n for j 1:n if fitness(i) fitness(j) r norm(fireflies(i, :) - fireflies(j, :)); beta beta0 * exp(-gamma * r^2); fireflies(i, :) fireflies(i, :) beta * (fireflies(j, :) - fireflies(i, :)) alpha * (randn(size(fireflies(i, :)))); end end end end % 根据最优萤火虫位置创建最终的BP神经网络 [~, bestIndex] min(fitness); bestWeights fireflies(bestIndex, :); finalNet createNet(bestWeights, inputLayerSize, hiddenLayerSize, outputLayerSize);在这段代码中我们首先定义了萤火虫算法的参数包括萤火虫数量、最大迭代次数等。然后初始化了萤火虫的位置这些位置实际上对应BP神经网络的权重和阈值。在每次迭代中我们计算每个萤火虫的适应度这里以BP神经网络在训练集上的预测误差作为适应度。然后根据萤火虫之间的亮度关系适应度大小更新萤火虫的位置。最后根据最优萤火虫的位置创建最终的BP神经网络。创建BP神经网络函数function net createNet(weights, inputLayerSize, hiddenLayerSize, outputLayerSize) net feedforwardnet(hiddenLayerSize); net.inputs{1}.size inputLayerSize; net.outputs{2}.size outputLayerSize; % 设置权重和阈值 start 1; end1 inputLayerSize * hiddenLayerSize; IW reshape(weights(start:start end1 - 1), hiddenLayerSize, inputLayerSize); start start end1; end2 hiddenLayerSize; b1 weights(start:start end2 - 1); start start end2; end3 hiddenLayerSize * outputLayerSize; LW reshape(weights(start:start end3 - 1), outputLayerSize, hiddenLayerSize); start start end3; end4 outputLayerSize; b2 weights(start:start end4 - 1); net.IW{1, 1} IW; net.b{1} b1; net.LW{2, 1} LW; net.b{2} b2; end这个函数根据传入的权重和阈值创建BP神经网络。它从权重向量中提取输入层到隐藏层的权重IW、隐藏层阈值b1、隐藏层到输出层的权重LW以及输出层阈值b2并将它们设置到创建的BP神经网络中。预测与评估% 预测 testResult sim(finalNet, testInput); % 评估指标 mse mean(mean((testResult - testOutput).^2)); rmse sqrt(mse);最后我们使用最终的FA - BP神经网络对测试集进行预测并计算均方误差MSE和均方根误差RMSE来评估预测性能。通过以上Matlab代码实现我们利用萤火虫算法优化了BP神经网络提升了多输出数据回归预测的效果。希望这篇博文能帮助你在相关领域的研究和应用中有所收获。