基於SFLA演算法的神經網路最佳化matlab模擬

软件算法开发發表於2024-06-27
演算法神經網路Matlab

1.程式功能描述

基於SFLA演算法的神經網路最佳化。透過混合蛙跳演算法，對神經網路的訓練進行最佳化，最佳化目標位神經網路的訓練誤差，透過最佳化，使得訓練誤差越來越小，從而完成神經網路權值的最佳化。

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

% 定義神經元數量  
Nnet       = 12;
% 建立一個前饋神經網路，訓練函式為'traingdx'  
NET        = feedforwardnet(Nnet,'traingdx');
% 使用Pin作為輸入，Pout作為目標來訓練神經網路，訓練結果儲存在tr中  
[NET,~]    = train(NET,Pin,Pout);
% 計算神經網路的效能
Performace = perform(NET,Pin,Pout); 
%定義目標函式
jobs       = @(x) func_mse(x,NET,Pin,Pout);

%SFLA演算法% 最佳化後的權重和偏置儲存在x中，誤差儲存在err_ga中  
[x, ~]     = func_sfla(jobs, RC*Nnet+Nnet+Nnet+1);
%最佳化後的網路，使用最佳化後的權重和偏置更新神經網路  
NET        = setwb(NET, x');




% 計算最佳化後的神經網路誤差  
Outputs=NET(Pin);
TestOutputs=NET(Tin);

err1=Pout-Outputs;
err2=Tout-TestOutputs;





figure;
subplot(2,2,1)
plot(Pout,'b');  
hold on;
plot(Outputs,'r');
legend('訓練集的真實值','訓練集的預測值');

subplot(2,2,2)
plot(Tout,'b'); 
hold on;
plot(TestOutputs,'r');
legend('測試集的真實值','測試集的預測值');


subplot(2,2,3)
plot(err1,'linewidth',2); 
legend('訓練集誤差');
ylim([-0.5,0.5]);

subplot(2,2,4)
plot(err2,'linewidth',2);  
legend('測試集誤差');
ylim([-0.5,0.5]);


figure;
subplot(1,2,1)
[yfits,gof] = fit(Pout',Outputs','poly3');
plot(Pout',Outputs','o');
hold on
plot(yfits,'k-','predobs');
xlabel('真實值');
ylabel('預測輸出值');   


subplot(1,2,2)
[yfits,gof] = fit(Tout',TestOutputs','poly3');
plot(Tout',TestOutputs','o');
hold on
plot(yfits,'r-','predobs');  
xlabel('真實值');
ylabel('預測輸出值');   
29

　　

4.本演算法原理

神經網路最佳化是一個複雜的問題，通常涉及到權重和偏置的調整，以便最小化訓練誤差。SFLA是一種啟發式搜尋演算法，它結合了蛙跳演算法和遺傳演算法的特點，用於求解全域性最佳化問題。在神經網路最佳化中，SFLA可以用於尋找最優的權重和偏置，從而改善網路的效能。

4.1 SFLA的基本原理

SFLA的基本原理是將搜尋空間中的解（即神經網路的權重和偏置）視為“蛙群”。演算法透過模擬蛙群的跳躍行為來搜尋解空間，尋找最優解。

初始化：隨機生成一組初始解（蛙群），每個解代表神經網路的一組權重和偏置。

分組：將蛙群按照適應度（如訓練誤差）排序，並分成若干個子群。

區域性搜尋：在每個子群內，進行蛙跳操作，即根據一定的規則和步長更新解的位置（權重和偏置）。

全域性資訊交流：定期將各個子群的最優解進行交換，以促進全域性搜尋。

迭代：重複上述步驟，直到滿足停止準則（如達到最大迭代次數或解的質量不再顯著提高）。

4.2 神經網路最佳化

透過SFLA演算法對神經網路引數進行全域性最佳化，可以有效地探索引數空間並找到更優的神經網路結構配置，從而提高模型的預測效能。

基於SFLA的神經網路最佳化是一種有效的全域性最佳化方法。它透過模擬蛙群的跳躍行為來搜尋解空間，結合區域性搜尋和全域性資訊交流的策略，能夠在複雜的搜尋空間中找到近似最優解。然而，為了獲得更好的效能，可能需要對SFLA的引數（如子群大小、跳躍步長等）進行仔細調整。此外，與其他最佳化演算法（如遺傳演算法、粒子群最佳化等）的結合也是值得研究的方向。

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