PSO-GA-RBF

PSO-GA-RBF神经网络。。

%计算个体误差和函数
function [pBsJ] = fitness（pBsJ）
ts = 0.001;

alfa = 0.05;
xite = 0.85;
x = [00]‘;
b = [p（1）;p（2）;p（3）];
c = [p（4） p（5） p（6）;
     p（7） p（8） p（9）];
w = [p（10）;p（11）;p（12）];

w_1 = w;w_2 = w_1;
c_1 = c;c_2 = c_1;
b_1 = b;b_2 = b_1;
y_1 = 0;

for k = 1:1:400
    timef（k） = k*ts;
       
    u（k） = sin（5*2*pi*k*ts）;
    
    y（k） = u（k）^3 + y_1/（1 + y_1^2）;
    
    x（1） = u（k）;
    x（2） = y（k）;
    for j = 1:1:3
        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 = 1:1:3
        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 = 1:1:2
            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）;
    
    y_1 = y（k）;
    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 = 1:1:400
    Ji（i） = abs（e（i））;
    B = B + 100*Ji（i）;
end
BsJ = B;
    
    

 属性            大小     日期    时间   名称
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