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pso优化神经网络（经典案例篇）论文必备 已有5人参与
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我用pso优化bp神经网络其中修改时，出现问题不知道怎么修改适应度值函数： 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=20; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00001; net.trainParam.show=100; net.trainParam.showWindow=0; %网络权值赋值 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}=reshape(B2,outputnum,1); %网络训练 net=train(net,inputn,outputn); an=sim(net,inputn); error=sum(abs(an-outputn)); 主函数 %节点个数 inputnum=20; hiddennum=60; outputnum=5; %构建网络 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 Vmax=1; Vmin=-1; popmax=5; popmin=-5; for i=1:sizepop pop(i,  =5*rands(1,1565);V(i, =rands(1,21);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(21); 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 %% 结果分析 plot(yy) title(['适应度曲线 ' '终止代数＝' num2str(maxgen)]); xlabel('进化代数');ylabel('适应度'); x=zbest; %% 把最优初始阀值权值赋予网络预测 % %用遗传算法优化的BP网络进行值预测 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); 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; net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00001; 不知道适应度值函数怎么修改老是出现问题 Error using fun (line 13) Not enough input arguments. |
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2楼2016-03-11 20:35:29
1990d03z27x
新虫 (小有名气)
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小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
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其实就是利用PSO优化BP模型的权值及阈值，提高BP模型精度！初始值设定很影响BP的精度。可以去看一下《MATLAB神经网络43个案例分析》这本书！ 发自小木虫IOS客户端 |
6楼2018-11-09 15:09:01
