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    文件類型: .rar
    金幣: 2
    下載: 1 次
    發布日期: 2021-05-21
  • 語言: Matlab
  • 標簽: PSO??RBF??

資源簡介

for i=1:popcount pop(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子位置 V(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子速度 %計算粒子適應度值 Center=pop(i,1:3); SP=pop(i,4:6); W=pop(i,7:9); Distance=dist(Center',SamIn); SPMat=repmat(SP',1,SamNum);%repmat具體作用 UnitOut=radbas(Distance./SPMat); NetOut=W*UnitOut;%網絡輸出 Error=SamOut-NetOut;%網絡誤差 %SSE=sumsqr(Error); %fitness(i)=SSE; RMSE=sqrt(sumsqr(Error)/SamNum); fitness(i)=RMSE; %fitness(i)=fun(pop(i,:)); end

資源截圖

代碼片段和文件信息 

clc;
clear;
tic;
SamNum=100;?????????????????????????%訓練樣本數
TargetSamNum=100;???????????????????%測試樣本數
InDim=1;????????????????????????????%樣本輸入維數
UnitNum=2;??????????????????????????%隱節點數
MaxEpoch=1200;??????????????????????%最大訓練次數
%E0=0.2;?????????????????????????????%目標誤差
gbesthistory=[];
%?根據目標函數獲得樣本輸入輸出（訓練樣本）
rand（‘state‘sum（100*clock））;
%NoiseVar=0.0005;
%Noise=NoiseVar*randn（1SamNum）;
load?data1
SamIn=c1‘;
%SamIn=8*rand（1SamNum）-4;
SamOutNoNoise=1.1*（1-SamIn+2*SamIn.^2）.*exp（-SamIn.^2/2）;
%SamOut=SamOutNoNoise+Noise;
SamOut=SamOutNoNoise;
%測試樣本
load?data2
TargetIn=c2‘;
%TargetIn=-4:0.08:4;
TargetOut=1.1*（1-TargetIn+2*TargetIn.^2）.*exp（-TargetIn.^2/2）;

figure
hold?on
grid
%plot（SamInSamOut‘k*‘）
plot（TargetInTargetOut‘k*‘）
xlabel（‘Input?x‘）;
ylabel（‘Output?y‘）;
%%以上程序沒問題
%粒子群算法中的兩個參數
c1?=?1.49445;
c2?=?1.49445;
popcount=10;???%粒子數
poplength=6;??%粒子維數
Wstart=0.9;%初始慣性權值
Wend=0.2;%迭代次數最大時慣性權值
%個體和速度最大最小值
Vmax=1;
Vmin=-1;
popmax=4;
popmin=-4;
%粒子位置速度和最優值初始化

for?i=1:popcount
????pop（i:）=rand（19）;%初始化粒子位置
????V（i:）=rand（19）;%初始化粒子速度
????%計算粒子適應度值
????Center=pop（i1:3）;
????SP=pop（i4:6）;?
????W=pop（i7:9）;
????Distance=dist（Center‘SamIn）;
????SPMat=repmat（SP‘1SamNum）;%repmat具體作用
????UnitOut=radbas（Distance./SPMat）;
????NetOut=W*UnitOut;%網絡輸出
????Error=SamOut-NetOut;%網絡誤差
????%SSE=sumsqr（Error）;
????%fitness（i）=SSE;
????RMSE=sqrt（sumsqr（Error）/SamNum）;
????fitness（i）=RMSE;
????%fitness（i）=fun（pop（i:））;
end
%適應度函數（適應度值為RBF網絡均方差）


[bestfitness?bestindex]=min（fitness）;
gbest=pop（bestindex:）;%全局最優值
pbest=pop;%個體最優值
pbestfitness=fitness;%個體最優適應度值
gbestfitness=bestfitness;%全局最優適應度值
%迭代尋優
for?i=1:MaxEpoch
???Vmax=1.00014^（-i）;
???Vmin=-1.00014^（-i）;
????for?j=1:popcount
???????%?if?（fitness（j）???????????%?S（j）=0;
????????%end
????????%S（j）=1-（fitness（j）/100）^2;
???????%?GW（j）=Wstart-S（j）*（Wstart-Wend）;
???????%?GW（j）=Wend+（GW（j）-Wend）*（MaxEpoch-i）/MaxEpoch;
????????GW=Wstart-（Wstart-Wend）*i/MaxEpoch;
????????%速度更新（第一種方法精度最高）
????????V（j:）?=?1.000009^（-i）*（gbestfitness/fitness（j）+2）*rand*V（j:）?+?c1*rand*（pbest（j:）?-?pop（j:））?+?c2*rand*（gbest?-?pop（j:））;
????????%V（j:）?=?GW*（（fitness（j）/2000）^2+1）*rand*V（j:）?+?c1*rand*（pbest（j:）?-?pop（j:））?+?c2*rand*（gbest?-?pop（j:））;
????????%V（j:）?=?GW*V（j:）?+?c1*rand*（pbest（j:）?-?pop（j:））?+?c2*rand*（gbest?-?pop（j:））;
????????%V（j:）?=?0.9*V（j???:）?+?c1*rand*（pbest（j:）?-?pop（j:））?+?c2*rand*（gbest?-?pop（j:））;
????????%V（j:）?=?0.9*1.0003^（-j）*?V（j:）?+?c1*rand*（pbest（j:）?-?pop（j:））?+?c2*rand*（gbest?-?pop（j:））;
????????%V（j:）?=?（gbestfitness/（exp（-fitness（j））+1）+0.5）*rand*V（j:）?+?c1*rand*（pbest（j:）?-?pop（j:））?+?c2*rand*（gbest?-?pop（j:））;
????????V（jfind（V（j:）>Vmax））=Vmax;
????????V（jfind（V（j:）????????
????????%粒子更新
????????pop（j:）=pop（j:）+0.5*V（j:）;
????????pop（jfind（pop（j:）>popmax））=popmax;
????????pop（jfind（pop（j:）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件????????538??2014-07-14?22:19??PSO-RBF\data1.mat

?????文件????????527??2014-07-14?22:20??PSO-RBF\data2.mat

?????文件???????5271??2014-07-15?08:43??PSO-RBF\PSORBF.m

?????目錄??????????0??2015-04-16?12:35??PSO-RBF

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????????6336????????????????????4


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