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【优化预测】基于matlab GA优化BP回归预测(含优化前的对比)【含Matlab源码 W001期】

一、简介

1 BP神经网络预测原理简介 BP 神经网络是一种多层前馈神经网络,常用的为输入层-单隐含层-输出层的三层结构,如下图所示。 在这里插入图片描述 BP神经网络训练的主要思想:输入的信号特征数据先映射到隐含层(激活函数实现),再映射到输出层(默认采用线性传递函数),得到期望输出值。将期望输出值和实际测量值做比较,计算误差函数J,再将误差反向传播,通过梯度下降等算法来调节BP网络的权值和阈值。重复该过程,直到满足设定的目标误差或者最大迭代次数等终止准则,停止训练。

通过下面的例子来理解每一层的作用。

1)输入层:相当于人的五官,五官获取外部信息,对应神经网络模型input端口接收输入数据的过程。 2)隐含层:对应人的大脑,大脑对五官传递来的数据进行分析和思考,神经网络的隐含层hidden Layer对输入层传来的数据x进行映射,简单理解为一个公式hiddenLayer_output=F(w*x+b)。其中,w、b叫做权重、阈值参数,F()为映射规则,也叫激活函数,hiddenLayer_output是隐含层对于传来的数据映射的输出值。换句话说,隐含层对于输入的影响因素数据x进行了映射,产生了映射值。 3)输出层:可以对应为人的四肢,大脑对五官传来的信息经过思考(隐含层映射)之后,再控制四肢执行动作(向外部作出响应)。类似地,BP神经网络的输出层对hiddenLayer_output再次进行映射,outputLayer_output=w *hiddenLayer_output+b。其中,w、b为权重、阈值参数,outputLayer_output是神经网络输出层的输出值(也叫仿真值、预测值)(理解为,人脑对外的执行动作,比如婴儿拍打桌子)。 4)梯度下降算法:通过计算outputLayer_output和神经网络模型传入的y值之间的偏差,使用算法来相应调整权重和阈值等参数。这个过程,可以理解为婴儿拍打桌子,打偏了,根据偏离的距离远近,来调整身体使得再次挥动的胳膊不断靠近桌子,最终打中。

BP神经网络所实现的功能作用

“能尽数天星,便能尽知棋势”。围棋体现着大自然的道法,而在AlphaGo击败人类围棋冠军,则是使用算法来寻求围棋的道,实现人机对战。BP神经网络训练的结果:得到多维数据x与y之间存在的规律,即实现由x来映射逼近y。而BP训练出来得到的模型是否可靠,表现为对其他未经过训练的数据,输入到BP中,是否能输出较为准确的预测值。对此,在BP神经网络训练之后,还需要再给指标因素x1到训练好的bp network中,得到相应的BP输出值(预测值)predict1,通过作图等,计算Mse,Mape,R方等指标,来对比predict1和y1的接近程度,就可以知道模型是否预测准确。这是BP模型的测试过程,即预测过程。

小结 BP神经网络实现了:a). 根据训练集数据,训练得到一个模型,b). 对模型的可靠性与准确性进行测试集(不同于训练样本数据)预测,和实际值对比,检验预测的精度。c). 只给输入,得到预测值(可理解为测试集的数据丢了实测值,本质一样,给输入到BP中,得到输出)。由于该情况无输出,纯预测,无法检验精度是否合格,写论文时无太大意义而不必实现该情况的步骤。

2 遗传算法GA优化BP神经网络原理

在BP神经网络训练的过程中,通过前向传播数据与误差反向传递,使用算法来更新权重阈值。一方面,在该过程中,第一次前向传播过程的权重和阈值该如何确定,即如何初始化权重和阈值。深度学习的方法是采用随机化方法得到初始的权值与阈值参数。另一方面,选定了初始参数后,梯度下降算法将初始参数值作为起点,进行参数优化与更新。

在优化算法的发展中,有两类:确定性算法与启发式算法。确定性算法指使用数学方法求最优问题,找到的结果与求导的初始点有关,一般为确定值。启发式算法则是灵感源于自然界生物进化的规律,主要思想为迭代逼近最优,优化的结果为满足工程精度要求的可变值(无限接近理论最优值)。

在上述过程中,作为一种确定性算法,梯度下降算法的收敛性是得到了证明的,但收敛值并非一定是全局最优,与初始的参数值(梯度下降算法的起点)有关。由于随机初始的参数未必是最优的起点(指既训练准确,又预测可靠),因此训练的模型可靠性和稳定性受到了初始随机参数的很大影响。作为启发式算法,遗传算法GA具体很好的全局搜索能力,引入GA用来解决此问题。

主要思想 将参数作为问题的决策变量,模型的精度作为问题的目标函数。遗传算法GA优化BP神经网络的算法流程图如下: 在这里插入图片描述

3 GA-BP模型建立 3.1 模型与数据介绍 下面以MATLAB官方提供的化学传感器的数据集为例,进行建模。 数据介绍:采集某个化学实验过程的数据,将8个传感器的采样数据作为输入(x),第9个传感器的采样数据作为输出(y)。 数据格式如下: 在这里插入图片描述 读取数据:

%% 读取读取
data=xlsread('数据.xlsx','Sheet1','A1:I498'); %%使用xlsread函数读取EXCEL中对应范围的数据即可  

%输入输出数据
input=data(:,1:end-1);    %data的第一列-倒数第二列为特征指标
output=data(:,end);  %data的最后面一列为输出的指标值

N=length(output);   %全部样本数目
testNum=100;   %设定测试样本数目
trainNum=N-testNum;    %计算训练样本数目

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3.2 GA与BP参数设置 1) BP参数设置

对权重和阈值有关的参数进行说明: a). 输入层和输出层节点使用size函数直接获取。函数用法:[M,N]=size(A),M为A的行数,N为A的列数。size(A,2)得到的是第二个参数N,即列数。此数据中,输入8个维度指标,输出的为1个维度指标。即输入层节点为8,输出层节点为1。

inputnum=size(input,2);   %输入层神经元节点个数
outputnum=size(output,2);  %输出层神经元节点个数

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b). 隐含层节点的确定过程,使用循环来遍历范围内的隐含层节点与训练误差情况。因为要找最小的误差,所以初始化训练误差时,将MSE设置较大的数字,用于在循环中确定最佳的隐含层节点。

%确定隐含层节点个数
%采用经验公式hiddennum=sqrt(m+n)+a,m为输入层节点个数,n为输出层节点个数,a一般取为1-10之间的整数
MSE=1e+5; %初始化最小误差
for hiddennum=fix(sqrt(inputnum+outputnum))+1:fix(sqrt(inputnum+outputnum))+10
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c). 其他BP参数,学习速率,训练次数,训练的目标误差等

% 网络参数
    net.trainParam.epochs=1000;         % 训练次数
    net.trainParam.lr=0.01;             % 学习速率
    net.trainParam.goal=0.000001;       % 训练目标最小误差

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2)遗传算法GA参数设置

%初始化ga参数
PopulationSize_Data=30;   %初始种群规模
MaxGenerations_Data=50;   %最大进化代数
CrossoverFraction_Data=0.8;  %交叉概率
MigrationFraction_Data=0.2;   %变异概率

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3.3 遗传算法优化BP的设计 1)优化变量的设计 使用遗传算法求解优化问题时,对于决策变量(优化变量)有三种编码方式:二进制编码,向量形式编码,矩阵形式编码。

由于权重和阈值分别以m×n维的矩阵,向量形式存在与BP神经网络结构(net)中。为方便对每个元素都进行优化,先将元素分别取出,然后按取的顺序放入到向量(染色体)中,完成编码。权重和阈值的经验范围为[-1,1],可适当将寻优的范围放宽,取[-3,3]。 优化变量(元素)个数的计算如下:

nvars=inputnum*hiddennum_best+hiddennum_best+hiddennum_best*outputnum+outputnum;    %变量维度
lb=repmat(-3,nvars,1);    %自变量下限 %repmat得到一个nvars×1维的向量,每个元素的值都为-3,即优化变量下限
ub=repmat(3,nvars,1);   %自变量上限

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2)适应度函数的设计 采用以下公式计算适应度值。 在这里插入图片描述 式中,TraingingSet,TestingSet,分别为训练集和测试集的样本。因为预测精度越高,说明误差越低,所以公式设计为求解最小的均方误差。使用遗传算法后,适应度函数值越小,表明训练越准确,且兼顾模型的预测精度更好。 3)算法设计 将遗传算法视为一个“黑箱”优化器。在确定了优化的变量与目标适应度函数后,只需要经过该“黑箱”,即可输出最小的误差(精度最好值)和最优解变量,再把变量赋给BP神经网络的权值矩阵与阈值向量的相应位置,进行优化后的BP训练与测试即可。说明:在遗传算法的“黑箱”求解器中进行的算法操作为:选择、交叉与变异。

二、源代码

在这里插入图片描述

**代码附件说明:**
a) .mian.m为主程序,含BP预测与GA优化BP预测两个部分的实现。在程序外部数据EXCEL中换自己数据集,MATLAB程序中设定相应的数据范围即可运行得到结果。代码使用中文注释清楚。
b). 数据集为EXCEL格式的数据,换数据时,在MATLAB程序中设定相应的EXCEL数据读取范围即可。
c). 采用经验公式使用循环来确定隐含层节点数目,对输入层、隐含层和输出层的神经元节点数都提供了过程。

**代码使用步骤:**
数据介绍:代码采用深度学习中常用的化学传感器的数据集样本进行实现。数据格式为EXCEL。直接套数据运行。输入的影响指标个数不限,单输出。
a). 在程序外部数据EXCEL文件中换上自己数据集;

b). 双击点开main.m主程序文件,读取EXCEL的方式如下:
```c
% 读取读取
data=xlsread('数据.xlsx','Sheet1','A1:I498'); %%使用xlsread函数读取EXCEL中对应范围的数据即可  

%输入输出数据
input=data(:,1:end-1);    %data的第一列-倒数第二列为特征指标
output=data(:,end);  %data的最后面一列为输出的指标值
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三、运行结果

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

四、备注

版本:2014a

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人工智能
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