PSO 优化径向基神经网络参数

基于粒子群优化径向基神经网络参数的程序

%计算个体误差和函数
function [pBsJ] = fitness（pBsJ）

global t_data;
global p_data;
global cha1;
global cha3;

ts = 0.001;
alfa = 0.05;
xite = 0.85;
IN=t_data‘;
OUT=cha1（:3）‘;%Z轴数据
    %预测数据
    TestSamIn=p_data‘;
    TestSamOut=cha3（:3）‘;

[mn]=size（IN）;

for i = 1:5               %初始化隐层宽度B的范围 
    b（i）= p（i）;
end

k=10;
for i =1:11    %初始化隐层中心C的范围 
    for j=1:5
        c（ij）= p（k）;
        k=k+1;
    end
end
for i = 61:65   %初始化输出权值W的范围 
    w（i-60）= p（i）;
end

w_1 = w;
w_2 = w_1;
c_1 = c;
c_2 = c_1;
b_1 = b;
b_2 = b_1;


for k = 1:1:n
    timef（k） = k*ts;
       
    x=IN（:k）;
    y（k）=OUT（k）;

    for j = 1:1:5
        h（j） = exp（-norm（x - c（:j））^2/（2*b（j）*b（j）））;
    end
    ym（k） = w_1*h‘;
    
    e（k） = y（k） - ym（k）;
    
    d_w = 0*w;d_b = 0*b;d_c = 0*c;
    for j = 1:1:5
        d_w（j） = xite*e（k）*h（j）;
        d_b（j） = xite*e（k）*w（j）*h（j）*（b（j）^-3）*norm（x-c（:j））^2;
        for i = 1:1:11
            d_c（ij） = xite*e（k）*w（j）*h（j）*（x（i） - c（ij））*（b（j）^（-2））;
        end
    end
    
    w = w_1 + d_w + alfa*（w_1 - w_2）;
    b = b_1 + d_b + alfa*（b_1 - b_2）;
    c = c_1 + d_c + alfa*（c_1 - c_2）;
    
    w_2 = w_1;
    w_1 = w;
    
    c_2 = c_1;
    c_1 = c;
    
    b_2 = b_1;
    b_1 = b;
end

B = 0;
for i = 1:1:n
    Ji（i） = abs（e（i））;
    B = B + 100*Ji（i）;
end
BsJ = B;
    
    

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        8576  2012-08-05 22:30  PSO-RBF-5\PSO-RBF.m
     文件        1448  2012-08-04 09:05  PSO-RBF-5\fitness-5.m
     目录           0  2012-08-05 23:54  PSO-RBF-5\