[人工智能]【BP-预测】基于模拟退火算法改进遗传算法优化BP神经网络预测matlab源码

一、模拟退火算法

固体退火原理：当固体温度较高时，物质内能较大，固体内部分子运动剧烈；当温度逐渐降低时，物体内能也随之降低，分子运动趋于平稳；当固体温度降到常温时，固体内部分子运动最终平稳。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e^(-ΔE/(kT))，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。

1.1、模拟退火算法步骤

1.2 模拟退火算法流程图

二、遗传算法

三、BP神经网络

四、部分代码

%% 基于模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测
clear
clc
close all
format short
%% 加载训练数据
Xtr=xlsread('train_data.xlsx');
DD=size(Xtr,2);
input_train=Xtr(:,1:DD-1)';% 
output_train=Xtr(:,DD)';% 
%% 加载测试数据
Xte=xlsread('test_data.xlsx');
input_test=Xte(:,1:DD-1)';% 
output_test=Xte(:,DD)';% 
%% BP网络设置
%节点个数
[inputnum,N]=size(input_train);%输入节点数量
outputnum=size(output_train,1);%输出节点数量
hiddennum=20; %隐含层节点
%% 数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train,0,1);% 归一化到【0 1】之间
%% GA算法参数初始化
D=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum;
net=newff(inputn,outputn,hiddennum);
%参数定义
maxgen=20;                         %进化代数，即迭代次数
sizepop=10;                        %种群规模
fselect='roulette';                 %染色体的选择方法，您可以选择：锦标赛法－ 'tournament';轮盘赌法－'roulette'
fcode='float';                       %编码方法，您可以选择：浮点法－'float';grey法则－－'grey';二进制法－'binary' 
pcross=0.7;                       %交叉概率选择，0和1之间
fcross='float';                   %交叉方法选择，您可以选择： 浮点交叉－'float';单点交叉－'simple';均匀交叉－'uniform'
pmutation=0.1;                    %变异概率选择，0和1之间
fmutation='float';                 %变异方法选择，您可以选择：浮点法－'float';单点法－'simple';
lenchrom=ones(1,D);%[1 1];          %每个变量的字串长度，如果是浮点变量，则长度都为1
% bound=[-2.048,2.048;-2.048 2.048];
%% 优化参数的取值范围
ub=3*ones(1,D); % 参数取值上界
lb=-3*ones(1,D); % 参数取值下界
bound=[lb' ub'];

for i=1:sizepop
    %随机产生一个种群
    individuals.chrom(i,:)=Code(lenchrom,fcode,bound);    %编码（binary和grey的编码结果为一个实数，float的编码结果为一个实数向量）
    x=Decode(lenchrom,bound,individuals.chrom(i,:),fcode);%解码（binary和grey的解码结果为一个二进制串，float的解码结果为一个实数向量）
    %计算适应度
    individuals.fitness(i)=objfun_BP(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn);%计算适应度
end

%找最好的染色体
[bestfitness bestindex]=min(individuals.fitness);
bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:);  %最好的染色体
avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度
trace=[avgfitness bestfitness];
% 进化开始
for i=1:maxgen
    disp(['迭代次数：' num2str(i)])
    % 选择
    individuals=Select(individuals,sizepop,fselect); 
    avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;
    %交叉
    individuals.chrom=Cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,fcross,[i maxgen],fcode,bound,individuals.fitness,bestfitness,avgfitness);
    % 变异
    individuals.chrom=Mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,fmutation,[i maxgen],fcode,bound,individuals.fitness,bestfitness,avgfitness);
    % 计算适应度 
    for j=1:sizepop
        x=Decode(lenchrom,bound,individuals.chrom(j,:),fcode); %解码
       individuals.fitness(j)=objfun_BP(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn);%计算适应度  
    end
  %找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置
    [newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness);
    [worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness);
    % 代替上一次进化中最好的染色体
    if bestfitness>newbestfitness
        bestfitness=newbestfitness;
        bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:);
    end
    individuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom;
    individuals.fitness(worestindex)=bestfitness;
    avgfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop;
    trace=[trace;avgfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度
end

%% 画出适应度曲线
figure
plot(trace(:,1),'b--');
hold on
plot(trace(:,2),'r-.');
title(['适应度曲线  ' '终止代数＝' num2str(maxgen)]);
xlabel('进化代数');ylabel('适应度');
legend('平均适应度','最佳适应度')
axis tight
disp('适应度                   变量');
x=Decode(lenchrom,bound,bestchrom,fcode);
% 窗口显示
disp([bestfitness x]);
% 把最优初始阀值权值赋予网络预测
%用ABC优化的BP网络进行值预测
w1=x(1:inputnum*hiddennum);
B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);
w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);
B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);
net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);
net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);
net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1);
net.b{2}=B2;
% BP网络训练
% 网络进化参数
net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.mc = 0.8;%动量系数，[0 1]之间
net.trainParam.goal=0.001;
% 网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
% BP训练集预测
BP_sim=sim(net,inputn);
% 网络输出反归一化
ABC_sim=mapminmax('reverse',BP_sim,outputps);
% 绘图
figure
plot(1:length(output_train),output_train,'b--','linewidth',1)
hold on
plot(1:length(ABC_sim),ABC_sim,'r-.','linewidth',1)
xlabel('训练样本','FontSize',12);
ylabel('钢带厚度（mm)')
legend('实际值','预测值');
axis tight
title('GASA-BP神经网络')
% BP测试集
% 测试数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%预测输出
an=sim(net,inputn_test);
ABCBPsim=mapminmax('reverse',an,outputps);
figure
plot(1:length(output_test), output_test,'b--','linewidth',1)
hold on
plot(1:length(ABCBPsim),ABCBPsim,'r-.','linewidth',1)
xlabel('测试样本','FontSize',12);
ylabel('钢带厚度（mm)')
legend('实际值','预测值');
axis tight
title('GASA-BP神经网络')
%% 未优化的BP神经网络
net1=newff(inputn,outputn,hiddennum);
% 网络进化参数
net1.trainParam.epochs=100;
net1.trainParam.lr=0.1;
net1.trainParam.mc = 0.8;%动量系数，[0 1]之间
net1.trainParam.goal=0.001;
% 网络训练
net1=train(net1,inputn,outputn);
% BP训练集预测
BP_sim1=sim(net1,inputn);
% 网络输出反归一化
T_sim1=mapminmax('reverse',BP_sim1,outputps);
%预测输出
an1=sim(net1,inputn_test);
Tsim1=mapminmax('reverse',an1,outputps);
% 绘图
figure
plot(1:length(output_train),output_train,'b--','linewidth',1)
hold on
plot(1:length(T_sim1),T_sim1,'r-.','linewidth',1)
xlabel('训练样本','FontSize',12);
ylabel('钢带厚度（mm)')
legend('实际值','预测值');
axis tight
title('BP神经网络')
figure
plot(1:length(output_test), output_test,'b--','linewidth',1)
hold on
plot(1:length(Tsim1),Tsim1,'r-.','linewidth',1)
xlabel('测试样本','FontSize',12);
ylabel('钢带厚度（mm)')
legend('实际值','预测值');
axis tight
title('BP神经网络')
%% GASA-BP和BP对比图
figure
plot(1:length(output_train),output_train,'b--','linewidth',1)
hold on
plot(1:length(ABC_sim),ABC_sim,'r-.','linewidth',1)
hold on
plot(1:length(T_sim1),T_sim1,'g.-','linewidth',1)
xlabel('训练样本','FontSize',12);
ylabel('钢带厚度（mm)')
legend('实际值','GASA-BP预测值','BP预测值');
axis tight
figure
plot(1:length(output_test), output_test,'b--','linewidth',1)
hold on
plot(1:length(ABCBPsim),ABCBPsim,'r-.','linewidth',1)
hold on
plot(1:length(Tsim1),Tsim1,'g.-','linewidth',1)
xlabel('测试样本','FontSize',12);
ylabel('钢带厚度（mm)')
legend('实际值','GASA-BP预测值','BP预测值');
axis tight
%% 结果评价
Result1=CalcPerf(output_test,ABCBPsim);
MSE1=Result1.MSE;
RMSE1=Result1.RMSE;
MAPE1=Result1.Mape;
disp(['GASABP-RMSE = ', num2str(RMSE1)])
disp(['GASABP-MSE  = ', num2str(MSE1)])
disp(['GASABP-MAPE = ', num2str(MAPE1)])
Result2=CalcPerf(output_test,Tsim1);
MSE2=Result2.MSE;
RMSE2=Result2.RMSE;
MAPE2=Result2.Mape;
disp(['BP-RMSE = ', num2str(RMSE2)])
disp(['BP-MSE  = ', num2str(MSE2)])
disp(['BP-MAPE = ', num2str(MAPE2)])

五、仿真结果

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