多输入多输出 | Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多输入多输出预测
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预测效果
基本介绍
多输入多输出 | Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多输入多输出预测
1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。
2.main.m为主程序文件。
3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
程序设计
- 完整程序和数据下载方式：私信博主回复Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多输入多输出预测。
clike
function [bestcord,bestpos,BestCost] = ABC(nPop,MaxIt,VarMin,VarMax,nVar,fobj)
% MaxIt = 200; % 最大迭代次数
% nPop = 100; % 蜂群大小
VarSize = [1 nVar]; % 变量矩阵
nOnlooker = nPop; % 侦察蜂个数
L = round(0.6*nVar*nPop); % 探索极值限制参数
a = 1; % 加速度系数上限
%% Initialization
%% 初始化
% 置空蜜蜂矩阵
empty_bee.Position = [];
empty_bee.Cost = [];
% 初始化蜂群数组
pop = repmat(empty_bee, nPop, 1);
% 初始化最优解
BestSol.Cost = inf;
% 产生初始种群
for i = 1:nPop
pop(i).Position = unifrnd(VarMin, VarMax, VarSize);
pop(i).Cost = fobj(pop(i).Position);
if pop(i).Cost <= BestSol.Cost
BestSol = pop(i);
end
end
% 丢解计数器
C = zeros(nPop, 1);
% 保存最优函数值的数组
BestCost = zeros(MaxIt, 1);
%% ABC迭代
for it = 1:MaxIt
% 引领蜂
for i = 1:nPop
% 随机选择不等于i的k
K = [1:i-1 i+1:nPop];
k = K(randi([1 numel(K)]));
% 定义加速度系数
phi = a*unifrnd(-1, +1, VarSize);
% 新的蜜蜂位置
newbee.Position = pop(i).Position+phi.*(pop(i).Position-pop(k).Position);
% 边界处理
newbee.Position = max(newbee.Position, VarMin);
newbee.Position = min(newbee.Position, VarMax);
% 新的蜜蜂函数值
newbee.Cost = fobj(newbee.Position);
% 比较
if newbee.Cost <= pop(i).Cost
pop(i) = newbee;
else
C(i) = C(i)+1;
end
end
% 计算适应度值和选择概率
F = zeros(nPop, 1);往期精彩
MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入多输出预测
MATLAB实现BP神经网络多输入多输出预测
MATLAB实现DNN神经网络多输入多输出预测
参考资料
1\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/116377961 \[2\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217 \[3\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127894261