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pso優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（經(jīng)典案例篇）論文必備 已有5人參與
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我用pso優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其中修改時，出現(xiàn)問題不知道怎么修改適應(yīng)度值函數(shù)： function error = fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn) %該函數(shù)用來計算適應(yīng)度值 %x input 個體 %inputnum input 輸入層節(jié)點數(shù) %outputnum input 隱含層節(jié)點數(shù) %net input 網(wǎng)絡(luò) %inputn input 訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù) %outputn input 訓(xùn)練輸出數(shù)據(jù) %error output 個體適應(yīng)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); %網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化參數(shù) net.trainParam.epochs=20; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00001; net.trainParam.show=100; net.trainParam.showWindow=0; %網(wǎng)絡(luò)權(quán)值賦值 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); %網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 net=train(net,inputn,outputn); an=sim(net,inputn); error=sum(abs(an-outputn)); 主函數(shù) %節(jié)點個數(shù) inputnum=20; hiddennum=60; outputnum=5; %構(gòu)建網(wǎng)絡(luò) net=newff(inputn,outputn,hiddennum); % 參數(shù)初始化 %粒子群算法中的兩個參數(shù) c1 = 1.49445; c2 = 1.49445; maxgen=100; % 進(jìn)化次數(shù) sizepop=30; %種群規(guī)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 % 個體極值和群體極值 [bestfitness bestindex]=min(fitness); zbest=pop(bestindex, ; %全局最佳gbest=pop; %個體最佳 fitnessgbest=fitness; %個體最佳適應(yīng)度值 fitnesszbest=bestfitness; %全局最佳適應(yīng)度值 %% 迭代尋優(yōu) 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;%種群更新 pop(j, =pop(j,+0.2*V(j,;pop(j,find(pop(j, >popmax))=popmax;pop(j,find(pop(j, <popmin))=popmin;%自適應(yīng)變異 pos=unidrnd(21); if rand>0.95 pop(j,pos)=5*rands(1,1); end %適應(yīng)度值 fitness(j)=fun(pop(j, ,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn);end for j=1:sizepop %個體最優(yōu)更新 if fitness(j) < fitnessgbest(j) gbest(j, = pop(j,;fitnessgbest(j) = fitness(j); end %群體最優(yōu)更新 if fitness(j) < fitnesszbest zbest = pop(j, ;fitnesszbest = fitness(j); end end yy(i)=fitnesszbest; end %% 結(jié)果分析 plot(yy) title(['適應(yīng)度曲線 ' '終止代數(shù)＝' num2str(maxgen)]); xlabel('進(jìn)化代數(shù)');ylabel('適應(yīng)度'); x=zbest; %% 把最優(yōu)初始閥值權(quán)值賦予網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 % %用遺傳算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行值預(yù)測 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; 不知道適應(yīng)度值函數(shù)怎么修改老是出現(xiàn)問題 Error using fun (line 13) Not enough input arguments. |
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2樓2016-03-11 20:35:29
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小木蟲: 金幣+0.5, 給個紅包，謝謝回帖
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其實就是利用PSO優(yōu)化BP模型的權(quán)值及閾值，提高BP模型精度！初始值設(shè)定很影響B(tài)P的精度�？梢匀タ匆幌隆禡ATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43個案例分析》這本書！ 發(fā)自小木蟲IOS客戶端 |
6樓2018-11-09 15:09:01
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