%%?該代碼為基于PSO和BP網絡的預測
%%?清空環境
clc
clear

%讀取數據
%?load?data?input?output

%?input=?xlsread（‘C:\Users\lenovo\Documents\MATLAB\input_1.xlsx‘）;??%讀取excel里面的混沌數據作為輸入
%?output=?xlsread（‘C:\Users\lenovo\Documents\MATLAB\output1.xlsx‘）;
%?%訓練數據和預測數據
%?input_train=input（1:200:）‘;?%輸入訓練數據，前1900個輸入數據
%?input_test=input（201:300:）‘;?%輸入預測數據，后100個輸入數據
%?output_train=output（1:200）‘;?%輸出訓練數據，前1900個輸出數據
%?output_test=output（201:300）‘;?%輸出預測數據，后100個輸出數據
%?train_input=?xlsread（‘C:\Users\lenovo\Documents\MATLAB\train_input.xlsx‘‘V1:AO25192‘）;??%讀取excel里面的混沌數據作為輸入
%?train_output=?xlsread（‘C:\Users\lenovo\Documents\MATLAB\train_output.xlsx‘）;
%?test_input=?xlsread（‘C:\Users\lenovo\Documents\MATLAB\test_input.xlsx‘‘V1:AO11850‘）;??%讀取excel里面的混沌數據作為輸入
%?test_output=?xlsread（‘C:\Users\lenovo\Documents\MATLAB\test_output.xlsx‘）;?

train_input=?xlsread（‘C:\Users\lenovo\Documents\MATLAB\train_input.xlsx‘）;??%讀取excel里面的混沌數據作為輸入
train_output=?xlsread（‘C:\Users\lenovo\Documents\MATLAB\train_output.xlsx‘）;
test_input=?xlsread（‘C:\Users\lenovo\Documents\MATLAB\test_input.xlsx‘）;??%讀取excel里面的混沌數據作為輸入
test_output=?xlsread（‘C:\Users\lenovo\Documents\MATLAB\test_output.xlsx‘）;?

input=train_input;
input_train=input‘;?%輸入訓練數據，前1900個輸入數據

test_input=test_input;
input_test=test_input‘;?%輸入預測數據，后100個輸入數據

train_output=train_output;
output_train=train_output‘;?%輸出訓練數據，前1900個輸出數據

test_output=test_output;
output_test=test_output‘;?%輸出預測數據，后100個輸出數據

inputnum=size（input_train1）;??%輸入層節點數?size（input_train1）
hiddennum=40;??%隱含層節點數
outputnum=5;?%輸出層節點數
%初始化編碼長度，以免后面出現超維錯誤gl
numsum=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum;?%編碼長度

%選連樣本輸入輸出數據歸一化

[inputninputps]=mapminmax（input_train）;

[outputnoutputps]=mapminmax（output_train）;

%構建一個前饋BP網絡
net=newff（41205）;
%?net=newff（inputnoutputnhiddennum）;
%?net=newff（minmax（inputn）[hiddennum5]{‘tansig‘‘purelin‘}‘traingd‘）;?

%?參數初始化
%粒子群算法中的兩個參數
c1?=?1.49445;
c2?=?1.49445;

maxgen=2;???%?進化次數??2
sizepop=numsum;???%種群規模110

Vmax=0.5;??%速度限制
Vmin=-0.5;
popmax=5;??%種群限制
popmin=-5;

%%產生初始粒子和速度
for?i=1:sizepop???????%隨機產生一個種群
????pop（i:）=5*rands（1numsum）;???%初始種群，gl?此處例程是pop（i:）=5*rands（121）;把21換成了numsum。
????V（i:）=rands（1numsum）;???%初始化速度，?gl此處例程是V（i:）=rands（1numsum）;把21換成了numsum。
????fitness（i）=fun（pop（i:）inputnumhiddennumoutputnumnetinputnoutputn）;%計算適應度
%???fitness（i:）=fun（pop（i:）inputnumhiddennumoutputnumnetinputnoutputn）;%計算適應度
end


%?個體極值和群體極值
[bestfitness?bestindex]=min（fitness）;
zbest=pop（bestindex:）;???%全局最佳
gbest=pop;????%個體最佳
fitnessgbest=fitness;???%個體最佳適應度值
fitnesszbest=bestfitness;???%全局最佳適應度值

%%?迭代尋優
for?i=1:maxgen
????i
????
????for?j=1:sizepop
????????
????????%速度更新
????V（j:）?=?V（j:）?+?c1*rand*（gbest（j:）?-?pop（j:））?+?c2*rand*（zbest?-?pop（j:））;
%?????????V（j:）?=?V（j:）?+?c1*rand*（gbest（j:）?-?pop（j:））?+?c2*rand*（zbest（j:）?-?pop（j:））;
????????V（jfind（V（j:）>Vmax））=Vmax;
????????V（j

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

?????文件???????6070??2018-10-08?21:34??pso優化BP\bp.m

?????文件???????2062??2018-10-08?16:22??pso優化BP\fun.m

?????文件????1825174??2018-09-29?11:59??pso優化BP\test_input.xlsx

?????文件?????235526??2018-09-29?11:59??pso優化BP\test_output.xlsx

?????文件????4021212??2018-10-04?10:34??pso優化BP\train_input.xlsx

?????文件?????503922??2018-09-27?14:40??pso優化BP\train_output.xlsx

?????目錄??????????0??2018-10-10?20:35??pso優化BP

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

??????????????6593966????????????????????7