分类预测 | MATLAB实现GAPSO-BP遗传算法组合粒子群算法优化BP神经网络多输入分类预测

news/2024/11/24 1:40:05/

分类预测 | MATLAB实现GAPSO-BP遗传算法组合粒子群算法优化BP神经网络多输入分类预测

目录

    • 分类预测 | MATLAB实现GAPSO-BP遗传算法组合粒子群算法优化BP神经网络多输入分类预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

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基本介绍

1.分类预测 | MATLAB实现GAPSO-BP遗传算法组合粒子群算法优化BP神经网络多输入分类预测,运行环境Matlab2018b及以上;
2.可视化展示分类准确率,可在下载区获取数据和程序内容。
3.输入15个特征,输出4类标签。

模型描述

遗传算法在解决复杂的全局优化问题时表现较为优秀,但处理局部搜索问题则不如粒子群算法。而粒子群算法则更适用于高维度、多极值、连续问题的优化。因此,结合这两种算法可以互补优势,提高优化性能。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式1:同等价值程序兑换;
  • 完整程序和数据获取方式2:私信博主回复 GAPSO-BP遗传算法组合粒子群算法优化BP神经网络多输入分类预测获取。
%%  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);%%  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);
%%  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 : maxgenfor 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 > 0.95pop(j, pos) = rands(1, 1);end% 适应度值fitness(j) = fun(pop(j, :), hiddennum, net, p_train, t_train);endfor 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) < fitnesszbestzbest = pop(j, :);fitnesszbest = fitness(j);endendBestFit = [BestFit, fitnesszbest];    
end
————————————————
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原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130462492

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129679476?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129659229?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129653829?spm=1001.2014.3001.5501


http://www.ppmy.cn/news/1031569.html

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