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

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
    • 程序设计
    • 往期精彩
    • 参考资料

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。

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
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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