PSO优化BP神经网络模型.zip

利用粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型进行优化，可以对数据进行仿真训练，可以对变形监测以及其他领域的数据进行预测，实验结果表明粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型比BP神经网络模型有着更好的预测精度以及在预测时间上也大大加快，代码是基于matlab语言自己写的。

function error=fun（xinputnumhiddennumoutputnumnetinputnoutputn）

%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）;
%网络权值赋值
W1=reshape（w1hiddennuminputnum）;
W2=reshape（w2outputnumhiddennum）;
B1=reshape（B1hiddennum1）;
B2=reshape（B2outputnum1）;
[m n]=size（inputn）;
A1=tansig（W1*inputn+repmat（B11n））; %需与main函数中激活函数相同
A2=purelin（W2*A1+repmat（B21n））; %需与main函数中激活函数相同 ?
error=sumsqr（outputn-A2）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2020-04-23 19:57  PSO优化BP神经网络模型\
     文件         975  2020-03-03 13:04  PSO优化BP神经网络模型\fun.m
     文件        4523  2020-03-16 16:02  PSO优化BP神经网络模型\PSO_BP.m