基於蛙跳最佳化的神經網路資料預測matlab模擬

软件算法开发發表於2024-06-13
神經網路Matlab

1.程式功能描述

透過蛙跳最佳化演算法，最佳化神經網路的權值引數，然後使用最佳化後的神經網路模型對資料進行預測，輸出預測曲線。

2.測試軟體版本以及執行結果展示

MATLAB2022a版本執行

3.核心程式

% 資料歸一化預處理  
Vmin1      = min(X);
Vmax1      = max(X);
Vmin2      = min(Y);
Vmax2      = max(Y);
XN         = X;
YN         = Y;
% 對輸入資料X進行歸一化處理  
for ii = 1:InputNum
    XN(:,ii) = func_Norm(X(:,ii),Vmin1(ii),Vmax1(ii));
end
% 對輸出資料Y進行歸一化處理
for ii = 1:OutputNum
    YN(:,ii) = func_Norm(Y(:,ii),Vmin2(ii),Vmax2(ii));
end

% 劃分資料集為訓練集和測試集 
Xtrain = XN(1:N1,:);
Ytrain = YN(1:N1,:);
Xtest  = XN(N1+1:end,:);
Ytest  = YN(N1+1:end,:);

%神經網路結構  
pr     = [-1 1];
PR     = repmat(pr,InputNum,1);
% 建立一個前饋神經網路，隱藏層有5個神經元，輸出層有OutputNum個神經元  
Network= newff(PR,[5 OutputNum],{'tansig' 'tansig'});

%訓練 
[Network,Ybest]= func_BSFLA(Network,Xtrain,Ytrain);


figure;
plot(Ybest, 'LineWidth', 2);
xlabel('Iteration');
ylabel('Best Cost');
grid on;

% 使用訓練好的神經網路對訓練集和測試集進行預測  
Y_pre1 = sim(Network,Xtrain')';
Y_pre2 = sim(Network,Xtest')';


figure
subplot(221);
plot(Ytrain,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(Y_pre1,'g','linewidth',2)
hold off
legend('訓練值','預測值');

subplot(222);
plot(Ytest,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on
plot(Y_pre2,'g','linewidth',2)
hold off
legend('訓練值','預測值');

subplot(223);
t = -1:.1:1;
plot(t,t,'b','linewidth',2)
hold on
plot(Ytrain,Y_pre1,'bo',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold off

subplot(224);
t = -1:.1:1;
plot(t,t,'b','linewidth',2)
hold on
plot(Ytest,Y_pre2,'bo',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold off
24

　　

4.本演算法原理

基於蛙跳最佳化的神經網路資料預測是一種結合了蛙跳演算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA）和神經網路（Neural Network, NN）的預測方法。該方法旨在透過蛙跳演算法最佳化神經網路的權重和閾值，從而提高神經網路的預測效能。

神經網路是一種模擬人腦神經元連線結構的計算模型，它由輸入層、隱藏層和輸出層組成。每一層都包含一定數量的神經元，這些神經元透過權重和閾值相互連線。神經網路透過前向傳播演算法計算輸出，然後透過反向傳播演算法調整權重和閾值以減小預測誤差。

蛙跳演算法是一種群體智慧最佳化演算法，它模擬了蛙群的覓食行為。演算法將解空間比喻為一個池塘，每隻蛙代表一個解。蛙群被分為多個子群，每個子群內的蛙透過跳躍來尋找更好的解，同時子群之間也進行資訊交流。

蛙跳演算法的基本步驟如下：

初始化蛙群，每隻蛙代表一個解（即神經網路的一組權重和閾值）。

將蛙群分為多個子群。

對每個子群進行區域性搜尋：

按照適應度函式對子群內的蛙進行排序。

最差的蛙嘗試跳躍到當前子群內最好蛙的位置附近。

如果跳躍後的位置比原來好，則更新該蛙的位置。

如果滿足停止條件（如達到最大迭代次數或解的質量滿足要求），則停止演算法；否則，轉到步驟3。

在基於蛙跳最佳化的神經網路中，蛙跳演算法用於最佳化神經網路的權重和閾值。具體來說，每個蛙代表神經網路的一組權重和閾值，適應度函式通常是神經網路在訓練集上的效能（如均方誤差的倒數）。

透過蛙跳演算法的最佳化，神經網路能夠在權重和閾值空間中更有效地搜尋，從而找到更好的解，提高預測效能。

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