基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在负荷预测中的应用研究（Matlab完整代码实现）

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目录

1 ACO-BP算法

2 ACO-BP算法基本思路

3 具体步骤

4 运行结果

5 参考文献

6 Matlab代码实现

1 ACO-BP算法

传统的BP神经网络训练采用的是误差反向传播学习算法,它的优化目标函数相对复杂,较容易出现陷人局部最优、收敛速度慢等问题[6]。由于BP神经网络的训练算法实质上是对其网络权值和阈值进行迭代调整,因此用蚁群优化算法替代BP算法完成对神经网络权阈值的迭代调整,并最终完成神经网络的训练。

2 ACO-BP算法基本思路

蚁群算法解决优化问题的基本思路为:用蚂蚁的行走路径表示待优化问题的可行解,整个蚂蚁群体的所有路径构成待优化问题的解空间。路径较短的蚂蚁释放较多的信息素。经过一定时间,信息素浓度在较短的路径上累计较高,所有选择此路径的蚂蚁也逐渐增多,最终,整个蚁群会在正反馈的作用下集中在最佳路径上,此时对应的便是待优化问题的最优解。
首先根据权值和阈值的取值池间,将的E义以刘你以S个等长区间,即每个区间的长度被作s等分,将区间的临界值或选择区间中的随机值作为候选值。确定参数个数n,包括网络中所有的权阈值。每个参数Pi(i=1,2,…,n)对应个有S个元素的集合l, ,这些元素为Pi的可能取值。

3 具体步骤

1）参数初始化:将所有权值和阈值进行S等分,所有区间初始信息素О,信息素残留系教入,1后尽系代i,前区间信息表为Tabu,最大迭代次数C,网络全局误差E，最大学习次数N;
2)权值和阈值选择:蚁群m只蚂蚁,对于蚂蚁k依据概率公式(2)的寻路规则进行选择节点所在区间,蚁群迭代一次则完成一次解的构造:

式中 $\\tau _{j}(I_{pi})$ 为集合 $I_{pi}$ 中第j个元素的信息素值;
3）蚁群寻优判断:蚁群迭代一次得到的构造解,则是当前迭代后得到误差最小的一组解,计算误差Ec ,判断是否达到蚁群要求,若是则转到4),否则转到5);
4)网络训练:将蚁群迭代得到的最优构造解,作为初始权值和阈值,选取数据集对网络进行训练,直到满足结束条件即最大学习次数,完成学习。否则,继续学习;
5）更新信息素:根据式(3)、式( 4)、式(5)对所有区间信息素全局更新,并重置信息表: