BP时序预测遗传算法优化BP神经网络的时间序列预测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

对遗传算法以及BP神经网络算法的基本原理进行分析,并将具有良好全局搜索能力的遗传算法与能以任意精度逼近非线性函数的神经网络算法相结合,利用遗传算法的特点对BP算法进行优化,构建基于遗传算法的BP神经网络的时间序列预测算法.基于遗传算法优化BP神经网络的时间序列预测是一种将遗传算法与BP神经网络结合的方法，用于提高BP神经网络在时间序列预测问题中的性能。

下面是该方法的基本步骤：

1. 数据准备：将时间序列数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练BP神经网络，测试集用于评估模型的预测性能。
2. BP神经网络构建：构建一个基本的BP神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层。可以根据问题的复杂性和实际需求来确定网络的结构和参数。
3. 遗传算法初始化：初始化遗传算法的种群，每个个体表示BP神经网络的权重和阈值等参数。
4. 遗传算法评估：对每个个体进行评估，使用训练集进行BP神经网络的训练，并计算其在训练集上的适应度值。适应度值可以根据预测误差、均方根误差等指标来定义。
5. 遗传算法选择：根据适应度值选择一部分个体作为父代，用于产生下一代个体。常用的选择策略有轮盘赌选择、排名选择等。
6. 遗传算法交叉：对选出的父代个体进行交叉操作，生成子代个体。交叉操作可以通过交换权重、阈值等参数来实现。
7. 遗传算法变异：对子代个体进行变异操作，引入随机性和多样性。变异操作可以通过微调权重、阈值等参数来实现。
8. BP神经网络更新：使用训练集对子代个体进行BP神经网络的训练，得到更新后的权重和阈值。
9. 迭代优化：重复进行步骤4至步骤8，直到达到预设的迭代次数或满足终止条件为止。
10. 模型评估：使用测试集评估优化后的BP神经网络模型的预测性能，计算预测误差、均方根误差等指标。

⛄ 部分代码

function [val, W1, B1, W2, B2] = gadecod(x)

%%  读取主空间变量
S1 = evalin('base', 'S1');             % 读取优化参数个数
net = evalin('base', 'net');           % 读取网络参数
p_train = evalin('base', 'p_train');   % 读取输入数据
t_train = evalin('base', 't_train');   % 读取输出数据

%%  参数初始化
R2 = size(p_train, 1);                 % 输入节点数 
S2 = size(t_train, 1);                 % 输出节点数

%%  输入权重编码
for i = 1 : S1
    for k = 1 : R2
        W1(i, k) = x(R2 * (i - 1)   k);
    end
end

%%  输出权重编码
for i = 1 : S2
    for k = 1 : S1
        W2(i, k) = x(S1 * (i - 1)   k   R2 * S1);
    end
end

%%  隐层偏置编码
for i = 1 : S1
    B1(i, 1) = x((R2 * S1   S1 * S2)   i);
end

%%  输出偏置编码
for i = 1 : S2
    B2(i, 1) = x((R2 * S1   S1 * S2   S1)   i);
end

%%  赋值并计算
net.IW{1, 1} = W1;
net.LW{2, 1} = W2;
net.b{1}     = B1;
net.b{2}     = B2;

%%  模型训练
net.trainParam.showWindow = 0;      % 关闭训练窗口
net = train(net, p_train, t_train);

%%  仿真测试
t_sim1 = sim(net, p_train);

%%  计算适应度值
val =  1 ./ (sqrt(sum((t_sim1 - t_train).^2) ./ length(t_sim1)));

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 李松,罗勇,张铭锐.遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测[J].计算机工程与应用, 2011, 47(29):4.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2011.29.015.

[2] 杨同满,郭雨.基于遗传算法的BP神经网络时间序列预测算法及其应用[J].电脑知识与技术：学术版, 2015(11):3.

[3] 赵怀柏,王逸凡,宋晓鹏.基于遗传算法优化BP神经网络的交通流预测[J].交通与运输, 2017(A02):5.DOI:CNKI:SUN:JTYH.0.2017-02-007.

[4] 邹春玲,熊静,刘超,等.基于遗传算法优化BP神经网络的飞机油耗预测方法[J].智能计算机与应用, 2023, 13(3):226-230.

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