一、粒子群算法及RBF简介
1 粒子群算法简介
1.1 引言
自然界中的鸟群和鱼群的群体行为一直是科学家的研究兴趣所在。生物学家Craig Reynolds在1987年提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型，在他的仿真中，每一个个体都遵循：避免与邻域个体相撞：匹配邻域个体的速度；飞向鸟群中心，且整个群体飞向目标。仿真中仅利用上面三条简单的规则，就可以非常接近地模拟出鸟群飞行的现象。1990年， 生物学家Frank Heppner也提出了鸟类模型， 它的不同之处在于：鸟类被吸引飞到栖息地。在仿真中，一开始每一只鸟都没有特定的飞行目标，只是使用简单的规则确定自己的飞行方向和飞行速度，当有一只鸟飞到栖息地时，它周围的鸟也会跟着飞向栖息地，最终整个鸟群都会落在栖息地。
1995年， 美国社会心理学家James Kennedy和电气工程师RussellEberhart共同提出了粒子群算法(ParticleS warm Optimization， PSO) ， 该算法的提出是受对鸟类群体行为进行建模与仿真的研究结果的启发。他们的模型和仿真算法主要对Frank Heppner的模型进行了修正，以使粒子飞向解空间并在最优解处降落。粒子群算法一经提出，由于其算法简单，容易实现，立刻引起了进化计算领域学者们的广泛关注， 形成一个研究热点。2001年出版的J.Kennedy与R.Eberhart合著的《群体智能》将群体智能的影响进一步扩大[] ， 随后关于粒子群优化算法的研究报告和研究成果大量涌现，继而掀起了国内外研究热潮[2-7]。
粒子群优化算法来源于鸟类群体活动的规律性，进而利用群体智能建立一个简化的模型。它模拟鸟类的觅食行为，将求解问题的搜索空间比作鸟类的飞行空间，将每只鸟抽象成一个没有质量和体积的粒
子，用它来表征问题的一个可能解，将寻找问题最优解的过程看成鸟类寻找食物的过程，进而求解复杂的优化问题。粒子群优化算法与其他进化算法一样，也是基于“种群”和“进化”的概念，通过个体间
的协作与竞争，实现复杂空间最优解的搜索。同时，它又不像其他进化算法那样对个体进行交叉、变异、选择等进化算子操作，而是将群体中的个体看作在l维搜索空间中没有质量和体积的粒子，每个粒子以一定的速度在解空间运动， 并向自身历史最佳位置P best和邻域历史最佳位置g best聚集， 实现对候选解的进化。粒子群算法具有很好的生物社会背景而易于理解，由于参数少而容易实现，对非线性、多峰问题均具有较强的全局搜索能力，在科学研究与工程实践中得到了广泛关注。目前，该算法已广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊控制等领域。
1.2 粒子群算法理论
1.2.1粒子群算法描述
鸟类在捕食过程中，鸟群成员可以通过个体之间的信息交流与共享获得其他成员的发现与飞行经历。在食物源零星分布并且不可预测的条件下，这种协作机制所带来的优势是决定性的，远远大于对食物
的竞争所引起的劣势。粒子群算法受鸟类捕食行为的启发并对这种行为进行模仿，将优化问题的搜索空间类比于鸟类的飞行空间，将每只鸟抽象为一个粒子，粒子无质量、无体积，用以表征问题的一个可行解，优化问题所要搜索到的最优解则等同于鸟类寻找的食物源。粒子群算法为每个粒子制定了与鸟类运动类似的简单行为规则，使整个粒子群的运动表现出与鸟类捕食相似的特性，从而可以求解复杂的优化问题。
粒子群算法的信息共享机制可以解释为一种共生合作的行为，即每个粒子都在不停地进行搜索，并且其搜索行为在不同程度上受到群体中其他个体的影响[8]，同时这些粒子还具备对所经历最佳位置的记
忆能力，即其搜索行为在受其他个体影响的同时还受到自身经验的引导。基于独特的搜索机制，粒子群算法首先生成初始种群，即在可行解空间和速度空间随机初始化粒子的速度与位置，其中粒子的位置用于表征问题的可行解，然后通过种群间粒子个体的合作与竞争来求解优化问题。
1.2.2粒子群算法建模
粒子群优化算法源自对鸟群捕食行为的研究：一群鸟在区域中随机搜索食物，所有鸟知道自己当前位置离食物多远，那么搜索的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。粒子群算法
利用这种模型得到启示并应用于解决优化问题。在粒子群算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，称之为粒子。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应度值，每个粒子还有一个速度决定它们飞翔的方向和距离。然后，粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索[9]。
粒子群算法首先在给定的解空间中随机初始化粒子群，待优化问题的变量数决定了解空间的维数。每个粒子有了初始位置与初始速度，然后通过迭代寻优。在每一次迭代中，每个粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己在解空间中的空间位置与飞行速度：一个极值就是单个粒子本身在迭代过程中找到的最优解粒子，这个粒子叫作个体极值：另一个极值是种群所有粒子在迭代过程中所找到的最优解粒子，这个粒子是全局极值。上述的方法叫作全局粒子群算法。如果不用种群所有粒子而只用其中一部分作为该粒子的邻居粒子，那么在所有邻居粒子中的极值就是局部极值，该方法称为局部粒子群算法。
1.2.3粒子群算法的特点
粒子群算法本质是一种随机搜索算法，它是一种新兴的智能优化技术。该算法能以较大概率收敛于全局最优解。实践证明，它适合在动态、多目标优化环境中寻优，与传统优化算法相比，具有较快的计
算速度和更好的全局搜索能力。
(1)粒子群算法是基于群智能理论的优化算法，通过群体中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。与其他算法相比，粒子群算法是一种高效的并行搜索算法。
(2)粒子群算法与遗传算法都是随机初始化种群，使用适应值来评价个体的优劣程度和进行一定的随机搜索。但粒子群算法根据自己的速度来决定搜索，没有遗传算法的交叉与变异。与进化算法相比，粒子群算法保留了基于种群的全局搜索策略，但是其采用的速度-位移模型操作简单，避免了复杂的遗传操作。
(3)由于每个粒子在算法结束时仍保持其个体极值，即粒子群算法除了可以找到问题的最优解外，还会得到若干较好的次优解，因此将粒子群算法用于调度和决策问题可以给出多种有意义的方案。
(4)粒子群算法特有的记忆使其可以动态地跟踪当前搜索情况并调整其搜索策略。另外，粒子群算法对种群的大小不敏感，即使种群数目下降时，性能下降也不是很大。
1.3 粒子群算法种类
1.3.1基本粒子群算法
1.3.2标准粒子群算法
引入研究粒子群算法经常用到的两个概念：一是“探索”，指粒子在一定程度上离开原先的搜索轨迹，向新的方向进行搜索，体现了一种向未知区域开拓的能力，类似于全局搜索；二是“开发”，指粒子在一定程度上继续在原先的搜索轨迹上进行更细一步的搜索，主要指对探索过程中所搜索到的区域进行更进一步的搜索。探索是偏离原来的寻优轨迹去寻找一个更好的解，探索能力是一个算法的全局搜索能力。开发是利用一个好的解，继续原来的寻优轨迹去搜索更好的解，它是算法的局部搜索能力。如何确定局部搜索能力和全局搜索能力的比例， 对一个问题的求解过程很重要。1998年， Shi Yuhui等人提出了带有惯性权重的改进粒子群算法[10]，由于该算法能够保证较好的收敛效果，所以被默认为标准粒子群算法。其进化过程为：
在式(6.7)中，第一部分表示粒子先前的速度，用于保证算法的全局收敛性能；第二部分、第三部分则使算法具有局部收敛能力。可以看出，式(6.7)中惯性权重w表示在多大程度上保留原来的速度：W
较大，则全局收敛能力较强，局部收敛能力较弱；w较小，则局部收敛能力较强，全局收敛能力较弱。
当w=1时，式(6.7)与式(6.5)完全一样，表明带惯性权重的粒子群算法是基本粒子群算法的扩展。实验结果表明：w在0.8~1.2之间时，粒子群算法有更快的收敛速度；而当w>1.2时，算法则容易陷入局部极值。
另外，在搜索过程中可以对w进行动态调整：在算法开始时，可给w赋予较大正值，随着搜索的进行，可以线性地使w逐渐减小，这样可以保证在算法开始时，各粒子能够以较大的速度步长在全局范围内探
测到较好的区域；而在搜索后期，较小的w值则保证粒子能够在极值点周围做精细的搜索，从而使算法有较大的概率向全局最优解位置收敛。对w进行调整，可以权衡全局搜索和局部搜索能力。目前，采用较多的动态惯性权重值是Shi提出的线性递减权值策略， 其表达式如下：
1.3.3压缩因子粒子群算法
Clerc等人提出利用约束因子来控制系统行为的最终收敛[11] ， 该方法可以有效搜索不同的区域，并且能得到高质量的解。压缩因子法的速度更新公式为：
实验结果表明：与使用惯性权重的粒子群优化算法相比，使用具
有约束因子的粒子群算法具有更快的收敛速度。
1.3.4离散粒子群算法
基本的粒子群算法是在连续域中搜索函数极值的有力工具。继基本粒子群算法之后， Kennedy和Eberhart又提出了一种离散二进制版的粒子群算法[12]。在此离散粒子群方法中，将离散问题空间映射到连续粒子运动空间，并适当修改粒子群算法来求解，在计算上仍保留经典粒子群算法速度-位置更新运算规则。粒子在状态空间的取值和变化只限于0和1两个值， 而速度的每一维vi y代表位置每一位xi取值为1的可能性。因此， 在连续粒子群中的vij更新公式依然保持不变， 但是P best和：best只在[0， 1] 内取值。其位置更新等式表示如下：
1.4 粒子群算法流程
粒子群算法基于“种群”和“进化”的概念，通过个体间的协作与竞争，实现复杂空间最优解的搜索[13]，其流程如下：
(1)初始化粒子群，包括群体规模N，每个粒子的位置x；和速度Vio
(2) 计算每个粒子的适应度值fit[i] 。
(3) 对每个粒子， 用它的适应度值fit[门和个体极值P best(i)比较。如果fit[i] <P best(i) ， 则用fit[i] 替换掉P best(i) 。
(4) 对每个粒子， 用它的适应度值fit[i] 和全局极值g best比较。如果fit[i] < 8 best， 则用fit[i] 替换g best。
(5)迭代更新粒子的速度v；和位置xj。
(6)进行边界条件处理。
(7)判断算法终止条件是否满足：若是，则结束算法并输出优化结果；否则返回步骤(2)。
粒子群算法的运算流程如图6.1所示。
1.5 关键参数说明
在粒子群优化算法中，控制参数的选择能够影响算法的性能和效率；如何选择合适的控制参数使算法性能最佳，是一个复杂的优化问题。在实际的优化问题中，通常根据使用者的经验来选取控制参数。
粒子群算法的控制参数主要包括：粒子种群规模N，惯性权重w，加速系数c和c， 最大速度Via x， 停止准则， 邻域结构的设定， 边界条件处理策略等[14]，
粒子种群规模N
粒子种群大小的选择视具体问题而定，但是一般设置粒子数为20~50。对于大部分的问题10个粒子，已经可以取得很好的结果：不过对于比较难的问题或者特定类型的问题，粒子的数量可以取到100或
200。另外，粒子数目越大，算法搜索的空间范围就越大，也就更容易发现全局最优解；当然，算法运行的时间也越长。
惯性权重w
惯性权重w是标准粒子群算法中非常重要的控制参数，可以用来控制算法的开发和探索能力。惯性权重的大小表示了对粒子当前速度继承的多少。当惯性权重值较大时，全局寻优能力较强，局部寻优能力
较弱：当惯性权重值较小时，全局寻优能力较弱，局部寻优能力较强。惯性权重的选择通常有固定权重和时变权重。固定权重就是选择常数作为惯性权重值，在进化过程中其值保持不变，一般取值为
[0.8，1.2]：时变权重则是设定某一变化区间，在进化过程中按照某种方式逐步减小惯性权重。时变权重的选择包括变化范围和递减率。固定的惯性权重可以使粒子保持相同的探索和开发能力，而时变权重可以使粒子在进化的不同阶段拥有不同的探索和开发能力。
加速常数c1和c2
加速常数c和c 2分别调节向P best和g best方向飞行的最大步长， 它们分别决定粒子个体经验和群体经验对粒子运行轨迹的影响，反映粒子群之间的信息交流。如果cr=c2=0，则粒子将以当前的飞行速度飞到边界。此时，粒子仅能搜索有限的区域，所以难以找到最优解。如果q=0，则为“社会”模型，粒子缺乏认知能力，而只有群体经验，它的收敛速度较快，但容易陷入局部最优；如果oy=0，则为“认知”模
型，没有社会的共享信息，个体之间没有信息的交互，所以找到最优解的概率较小，一个规模为D的群体等价于运行了N个各行其是的粒子。因此一般设置c1=C2，通常可以取c1=cg=1.5。这样，个体经验和群体经验就有了同样重要的影响力，使得最后的最优解更精确。
粒子的最大速度vmax
粒子的速度在空间中的每一维上都有一个最大速度限制值vd max，用来对粒子的速度进行钳制， 使速度控制在范围[-Vimax， +va max] 内，这决定问题空间搜索的力度， 该值一般由用户自己设定。Vmax是一个非常重要的参数，如果该值太大，则粒子们也许会飞过优秀区域：而如果该值太小，则粒子们可能无法对局部最优区域以外的区域进行充分的探测。它们可能会陷入局部最优，而无法移动足够远的距离而跳出局部最优， 达到空间中更佳的位置。研究者指出， 设定Vmax和调整惯性权重的作用是等效的， 所以!max一般用于对种群的初始化进行设定， 即将vmax设定为每维变量的变化范围， 而不再对最大速度进行细致的选择和调节。
停止准则
最大迭代次数、计算精度或最优解的最大停滞步数▲t(或可以接受的满意解)通常认为是停止准则，即算法的终止条件。根据具体的优化问题，停止准则的设定需同时兼顾算法的求解时间、优化质量和
搜索效率等多方面性能。
邻域结构的设定
全局版本的粒子群算法将整个群体作为粒子的邻域，具有收敛速度快的优点，但有时算法会陷入局部最优。局部版本的粒子群算法将位置相近的个体作为粒子的邻域，收敛速度较慢，不易陷入局部最优
值。实际应用中，可先采用全局粒子群算法寻找最优解的方向，即得到大致的结果，然后采用局部粒子群算法在最优点附近进行精细搜索。
边界条件处理
当某一维或若干维的位置或速度超过设定值时，采用边界条件处理策略可将粒子的位置限制在可行搜索空间内，这样能避免种群的膨胀与发散，也能避免粒子大范围地盲目搜索，从而提高了搜索效率。
具体的方法有很多种， 比如通过设置最大位置限制Xmax和最大速度限制Vmax， 当超过最大位置或最大速度时， 在范围内随机产生一个数值代替，或者将其设置为最大值，即边界吸收。
二、BP神经网络简介
1 BP神经网络概述
BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。
BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的 输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断 调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
2 BP算法的基本思想
上一次我们说到，多层感知器在如何获取隐层的权值的问题上遇到了瓶颈。既然我们无法直接得到隐层的权值，能否先通过输出层得到输出结果和期望输出的误差来间接调整隐层的权值呢？BP算法就是采用这样的思想设计出来的算法，它的基本思想是,学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
正向传播时，输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。
反向传播时，将输出以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这两个过程的具体流程会在后文介绍。
BP算法的信号流向图如下图所示
3 BP网络特性分析——BP三要素
我们分析一个ANN时，通常都是从它的三要素入手，即
1)网络拓扑结构；
2)传递函数；
3)学习算法。
每一个要素的特性加起来就决定了这个ANN的功能特性。所以，我们也从这三要素入手对BP网络的研究。
3.1 BP网络的拓扑结构
上一次已经说了，BP网络实际上就是多层感知器，因此它的拓扑结构和多层感知器的拓扑结构相同。由于单隐层（三层）感知器已经能够解决简单的非线性问题，因此应用最为普遍。三层感知器的拓扑结构如下图所示。
一个最简单的三层BP：
3.2 BP网络的传递函数
BP网络采用的传递函数是非线性变换函数——Sigmoid函数（又称S函数）。其特点是函数本身及其导数都是连续的，因而在处理上十分方便。为什么要选择这个函数，等下在介绍BP网络的学习算法的时候会进行进一步的介绍。
单极性S型函数曲线如下图所示。
双极性S型函数曲线如下图所示。
3.3 BP网络的学习算法
BP网络的学习算法就是BP算法，又叫 δ 算法（在ANN的学习过程中我们会发现不少具有多个名称的术语）， 以三层感知器为例，当网络输出与期望输出不等时，存在输出误差 E ，定义如下
下面我们会介绍BP网络的学习训练的具体过程。
4 BP网络的训练分解
训练一个BP神经网络，实际上就是调整网络的权重和偏置这两个参数，BP神经网络的训练过程分两部分：
前向传输，逐层波浪式的传递输出值；
逆向反馈，反向逐层调整权重和偏置；
我们先来看前向传输。
前向传输（Feed-Forward前向反馈）
在训练网络之前，我们需要随机初始化权重和偏置，对每一个权重取[ − 1 , 1 ] [-1,1][−1,1]的一个随机实数，每一个偏置取[ 0 , 1 ] [0,1][0,1]的一个随机实数，之后就开始进行前向传输。
神经网络的训练是由多趟迭代完成的，每一趟迭代都使用训练集的所有记录，而每一次训练网络只使用一条记录，抽象的描述如下：
while 终止条件未满足：
for record:dataset:
trainModel(record)
- 1
- 2
- 3
- 4
4.1 逆向反馈（Backpropagation）
4.2 训练终止条件
每一轮训练都使用数据集的所有记录，但什么时候停止，停止条件有下面两种：
设置最大迭代次数，比如使用数据集迭代100次后停止训练
计算训练集在网络上的预测准确率，达到一定门限值后停止训练
5 BP网络运行的具体流程
5.1 网络结构
输入层有n nn个神经元，隐含层有p pp个神经元，输出层有q qq个神经元。
5.2 变量定义
第九步：判断模型合理性
判断网络误差是否满足要求。
当误差达到预设精度或者学习次数大于设计的最大次数，则结束算法。
否则，选取下一个学习样本以及对应的输出期望，返回第三部，进入下一轮学习。
6 BP网络的设计
在进行BP网络的设计是，一般应从网络的层数、每层中的神经元个数和激活函数、初始值以及学习速率等几个方面来进行考虑，下面是一些选取的原则。
6.1 网络的层数
理论已经证明，具有偏差和至少一个S型隐层加上一个线性输出层的网络，能够逼近任何有理函数，增加层数可以进一步降低误差，提高精度，但同时也是网络 复杂化。另外不能用仅具有非线性激活函数的单层网络来解决问题，因为能用单层网络解决的问题，用自适应线性网络也一定能解决，而且自适应线性网络的 运算速度更快，而对于只能用非线性函数解决的问题，单层精度又不够高，也只有增加层数才能达到期望的结果。
6.2 隐层神经元的个数
网络训练精度的提高，可以通过采用一个隐含层，而增加其神经元个数的方法来获得，这在结构实现上要比增加网络层数简单得多。一般而言，我们用精度和 训练网络的时间来恒量一个神经网络设计的好坏：
（1）神经元数太少时，网络不能很好的学习，训练迭代的次数也比较多，训练精度也不高。
（2）神经元数太多时，网络的功能越强大，精确度也更高，训练迭代的次数也大，可能会出现过拟合(over fitting)现象。
由此，我们得到神经网络隐层神经元个数的选取原则是：在能够解决问题的前提下，再加上一两个神经元，以加快误差下降速度即可。
6.3 初始权值的选取
一般初始权值是取值在(−1,1)之间的随机数。另外威得罗等人在分析了两层网络是如何对一个函数进行训练后，提出选择初始权值量级为s√r的策略， 其中r为输入个数，s为第一层神经元个数。
6.4 学习速率
学习速率一般选取为0.01−0.8，大的学习速率可能导致系统的不稳定，但小的学习速率导致收敛太慢，需要较长的训练时间。对于较复杂的网络， 在误差曲面的不同位置可能需要不同的学习速率，为了减少寻找学习速率的训练次数及时间，比较合适的方法是采用变化的自适应学习速率，使网络在 不同的阶段设置不同大小的学习速率。
6.5 期望误差的选取
在设计网络的过程中，期望误差值也应当通过对比训练后确定一个合适的值，这个合适的值是相对于所需要的隐层节点数来确定的。一般情况下，可以同时对两个不同 的期望误差值的网络进行训练，最后通过综合因素来确定其中一个网络。
7 BP网络的局限性
BP网络具有以下的几个问题：
(1)需要较长的训练时间：这主要是由于学习速率太小所造成的，可采用变化的或自适应的学习速率来加以改进。
(2)完全不能训练：这主要表现在网络的麻痹上，通常为了避免这种情况的产生，一是选取较小的初始权值，而是采用较小的学习速率。
(3)局部最小值：这里采用的梯度下降法可能收敛到局部最小值，采用多层网络或较多的神经元，有可能得到更好的结果。
8 BP网络的改进
P算法改进的主要目标是加快训练速度，避免陷入局部极小值等，常见的改进方法有带动量因子算法、自适应学习速率、变化的学习速率以及作用函数后缩法等。 动量因子法的基本思想是在反向传播的基础上，在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化的值，并根据反向传播法来产生新的权值变化。而自适应学习 速率的方法则是针对一些特定的问题的。改变学习速率的方法的原则是，若连续几次迭代中，若目标函数对某个权倒数的符号相同，则这个权的学习速率增加， 反之若符号相反则减小它的学习速率。而作用函数后缩法则是将作用函数进行平移，即加上一个常数。
三、部分源代码
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 节点个数
inputnum=8;
hiddennum=8;
outputnum=1;
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%装载输入输出数据
load temperature
load humidity
tday = 350; %训练数据时间
sday = 30; %预测数据时间
sdata = (tday+sday)*24; %总的采集数据个数
oddata = 24; %一天采集的数据个数
%在10天的数据中将10分钟的数据提取出来，总计2880个
temperature = Temp(2:1:sdata,:);
humidity = Humidity(2:1:sdata,:);
% information=[temp humidity];
% 初始化数据
[m,n]=size(temperature);
n = 8;
% m = (m-sday*oddata/10)-oddata/10-n+1;
m = m-sday*oddata-oddata-n+1;%隔天预测
input = zeros(m,n);
output = zeros(m,1);
%找出训练数据和预测数据
for i = 1:m
input_train(i,1:n/2) = temperature(i:i+3,:);
input_train(i,n/2+1:n) = humidity(i:i+3,:);
output_train(i,:) = temperature(i+oddata,:);
end
[m,n] = size(temperature);
n = 8;
m = (m-tday*oddata)-oddata-n+1;
for i = 1:m
input_test(i,1:n/2) = temperature(i+tday*oddata:i+3+tday*oddata,:);
input_test(i,n/2+1:n) = humidity(i+tday*oddata:i+3+tday*oddata,:);
output_test(i,:) = temperature(i+oddata+tday*oddata,:);
end
input_train=input_train';
output_train=output_train';
input_test = input_test';
output_test=output_test';
%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train,0,1);
%%构建网络，开始进行PSO的优化
net=newff(inputn,outputn,hiddennum);
% 参数初始化
%粒子群算法中的两个参数
c1 = 1.49445;
c2 = 1.49445;
maxgen=100; % 进化次数
sizepop=30; %种群规模
% %位置和速度区间
Vmax=1;
Vmin=-1;
popmax=5;
popmin=-5;
%%初始化种群位置、速度、适应度
for i=1:sizepop
pop(i,:)=5*rands(1,81);
V(i,:)=rands(1,81);%rands为生成1*81均与分布在（-1~+1）之间的伪随机数
fitness(i)=fun(pop(i,:),inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn);
end
%% 个体极值和群体极值
[bestfitness 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
fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳适应度值
%% 迭代寻优
for i=1:maxgen
i;
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,find(V(j,:)>Vmax))=Vmax;
V(j,find(V(j,:)<Vmin))=Vmin;
%种群更新
pop(j,:)=pop(j,:)+0.2*V(j,:);
pop(j,find(pop(j,:)>popmax))=popmax;
pop(j,find(pop(j,:)<popmin))=popmin;
% %自适应变异
% pos=unidrnd(81);%unidrnd（N）为产生一个从1到N的离散随机数
% if rand>0.95
% pop(j,pos)=5*rands(1,1);
% end
%适应度值
fitness(j)=fun(pop(j,:),inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn);
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
yy(i)=fitnesszbest;
end
%该函数功能为返回预测与实际值之间的绝对值误差和
function error = fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn)
%该函数用来计算适应度值
%x input 个体
%inputnum input 输入层节点数
%outputnum input 隐含层节点数
%net input 网络
%inputn input 训练输入数据
%outputn input 训练输出数据
%error output 个体适应度值
%提取
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);
%网络进化参数
net.trainParam.epochs=50;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.00001;
net.trainParam.show=100;
net.trainParam.showWindow=0;
subplot(2,3,5)
plot(tr.epoch,tr.perf','r',tr.epoch,tr.vperf',':g',tr.epoch,tr.tperf','-.b');
% legend(['终止代数＝' num2str(a)])
legend('训练','确证','测试',-1)
title( '误差曲线')
ylabel('MSE误差平方','fontsize',12)
xlabel('进化代数','fontsize',12)
%% 决定系数R^2
fenmu = 0 ;fenzi = 0;
for i= 1:m
fenmu = fenmu + (output_test(:,i)-mean(output_test,2)).^2;
fenzi = fenzi + (output_test(:,i)-BPoutput(:,i)).^2;
end
R = 1 - fenzi/fenmu;
%% 均方根误差RMSE
MSE = 0;
for i = 1:m
MSE = MSE + ((BPoutput(:,i)-output_test(:,i)).^2);
end
RMSE = sqrt(MSE/m);
%% 画出各个评价函数值
subplot(2,3,6)
plot(BPoutput,output_test,'.');
% legend(['RMSE = ',num2str(RMSE)]);
title(['R^2 = ',num2str(R),';RMSE = ',num2str(RMSE)])
ylabel('序列真实值','fontsize',12)
xlabel('预测值','fontsize',12)
toc
四、运行结果
五、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.
[3]周品.MATLAB 神经网络设计与应用[M].清华大学出版社，2013.
[4]陈明.MATLAB神经网络原理与实例精解[M].清华大学出版社，2013.
[5]方清城.MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析[M].清华大学出版社，2018
