如何使用天牛须算法优化 BP 神经网络预测

人工智能

2023-10-16 10:29:44

天牛须搜索算法简介

天牛须搜索（Beetle Antennae Search-BAS），也叫甲壳虫须搜索，是2017年提出的一种高效的智能优化算法。类似于遗传算法、粒子群算法等，BAS 算法也模拟自然界中的生物行为，即天牛利用其须寻找食物的过程。

天牛须算法的特点包括：

搜索范围广，寻优效率高
易于实现，计算复杂度低
具有较好的全局寻优能力
不需要人工预设模型参数

天牛须算法优化 BP 神经网络预测步骤

初始化天牛须算法参数
- 天牛须数量：天牛须的数量影响算法的搜索效率。一般来说，天牛须数量越多，搜索范围越广，但计算量也越大。
- 最大迭代次数：最大迭代次数决定算法的运行时间。一般来说，最大迭代次数越大，算法的收敛精度越高，但计算量也越大。
- 搜索半径：搜索半径控制天牛须的搜索范围。一般来说，搜索半径越大，天牛须的搜索范围越广，但计算量也越大。
初始化 BP 神经网络
- 输入层节点数：输入层节点数等于输入数据维数。
- 隐含层节点数：隐含层节点数一般根据经验确定。
- 输出层节点数：输出层节点数等于输出数据维数。
训练 BP 神经网络
- 使用天牛须算法优化 BP 神经网络的权重和偏置。
- 计算 BP 神经网络的均方误差（MSE）。
- 如果 MSE 小于给定阈值，则停止训练；否则，继续训练。
测试 BP 神经网络
- 使用测试数据测试 BP 神经网络的预测性能。
- 计算 BP 神经网络的预测误差。
调整天牛须算法参数和 BP 神经网络参数
- 如果 BP 神经网络的预测误差较大，则需要调整天牛须算法参数和 BP 神经网络参数，并重新训练 BP 神经网络。

MatLab 源代码

% 初始化天牛须算法参数
n_ants = 50;             % 天牛须数量
max_iter = 100;           % 最大迭代次数
search_radius = 0.5;      % 搜索半径

% 初始化 BP 神经网络
input_dim = 10;           % 输入层节点数
hidden_dim = 5;            % 隐含层节点数
output_dim = 1;           % 输出层节点数

% 训练 BP 神经网络
weights = bas_optimize(@(x) train_mse(x, input_data, output_data), n_ants, max_iter, search_radius);
net = feedforwardnet([hidden_dim]);
net.IW{1} = weights{1};
net.LW{2} = weights{2};
net = train(net, input_data, output_data);

% 测试 BP 神经网络
predicted_output = net(test_data);
mse = mean((predicted_output - test_output).^2);

% 显示结果
fprintf('均方误差：%.4f\n', mse);