PSO_GRNN （交叉验证下岩爆预测）.rar

这里分享最近研究重现的一篇文章《基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测_贾义鹏》，核心算法是广义神经网络GRNN，依据岩石的抗拉强度、弹性能量指数等四个特征对岩爆危险等级的一种预测。算法思路比较简单，程序中加了很多注释，并提供了当时的一些思考。

%%将PSO_GRNN看做是一个神经网络模型的话，即一个函数，那么接下来加入交叉验证就方便多了
%加入4折交叉验证：
%主要问题是查看其数据的应用
%程序说明
%主程序：Cross_PSO_GRNN.m
%PSO_GRNN.m为粒子群优化模型
%此程序仅为示例
%版权归作者所有，未经作者同意不得转载
clc;clear;
data_all=textread（‘data.txt‘）;%读取数据
data_cl=textread（‘cldata.txt‘）;%读取苍岭隧道数据
%获得网络训练数据
%使用交叉验证处理训练集样本找到最适合的某组数据
%数据集分类
 P_train=data_all（:2:5）
 T_train=data_all（:6）
 [MN]=size（data_all）;
 indices=crossvalind（‘Kfold‘M4）;
 P_test_cl=data_cl（:1:4）‘; %实验工程数据 
 Result_out=[];
 Best_fitness_cv=[];
 G_Best_position_cv=[];
 Gbest_position_cv=[];
  
 for i=1:4  %2折交叉验证训练过程，首先将训练数据集分为两类
       test=（indices==i）;train=~test;
       P_train_first_cv=P_train（train:）‘;    
       T_train_first_cv=T_train（train:）‘; 
       P_test_second_cv=P_train（test:）‘;
       T_test_second_cv=T_train（test:）‘;
       %

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件     157669  2018-10-24 18:14  基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测_贾义鹏.caj

     文件        132  2020-01-29 00:16  说明.txt

     文件         92  2018-10-26 14:56  cldata.txt

     文件       2917  2020-01-29 00:13  Cross_POS_GRNN.m

     文件        971  2018-10-26 14:56  data.txt

     文件        371  2018-11-08 22:51  fun.m

     文件       3984  2020-01-29 00:03  PSO_GRNN.m

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