基于SFLA算法的神经网络优化matlab仿真

1.程序功能描述

基于SFLA算法的神经网络优化。通过混合蛙跳算法，对神经网络的训练进行优化，优化目标位神经网络的训练误差，通过优化，使得训练误差越来越小，从而完成神经网络权值的优化。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

3.核心程序

% 定义神经元数量  
Nnet       = 12;
% 创建一个前馈神经网络，训练函数为'traingdx'  
NET        = feedforwardnet(Nnet,'traingdx');
% 使用Pin作为输入，Pout作为目标来训练神经网络，训练结果存储在tr中  
[NET,~]    = train(NET,Pin,Pout);
% 计算神经网络的性能
Performace = perform(NET,Pin,Pout); 
%定义目标函数
jobs       = @(x) func_mse(x,NET,Pin,Pout);
 
%SFLA算法% 优化后的权重和偏置存储在x中，误差存储在err_ga中  
[x, ~]     = func_sfla(jobs, RC*Nnet+Nnet+Nnet+1);
%优化后的网络，使用优化后的权重和偏置更新神经网络  
NET        = setwb(NET, x');
 
 
 
 
% 计算优化后的神经网络误差  
Outputs=NET(Pin);
TestOutputs=NET(Tin);
 
err1=Pout-Outputs;
err2=Tout-TestOutputs;
 
 
 
 
 
figure;
subplot(2,2,1)
plot(Pout,'b');  
hold on;
plot(Outputs,'r');
legend('训练集的真实值','训练集的预测值');
 
subplot(2,2,2)
plot(Tout,'b'); 
hold on;
plot(TestOutputs,'r');
legend('测试集的真实值','测试集的预测值');
 
 
subplot(2,2,3)
plot(err1,'linewidth',2); 
legend('训练集误差');
ylim([-0.5,0.5]);
 
subplot(2,2,4)
plot(err2,'linewidth',2);  
legend('测试集误差');
ylim([-0.5,0.5]);
 
 
figure;
subplot(1,2,1)
[yfits,gof] = fit(Pout',Outputs','poly3');
plot(Pout',Outputs','o');
hold on
plot(yfits,'k-','predobs');
xlabel('真实值');
ylabel('预测输出值');   
 
 
subplot(1,2,2)
[yfits,gof] = fit(Tout',TestOutputs','poly3');
plot(Tout',TestOutputs','o');
hold on
plot(yfits,'r-','predobs');  
xlabel('真实值');
ylabel('预测输出值');   
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4.本算法原理

神经网络优化是一个复杂的问题，通常涉及到权重和偏置的调整，以便最小化训练误差。SFLA是一种启发式搜索算法，它结合了蛙跳算法和遗传算法的特点，用于求解全局优化问题。在神经网络优化中，SFLA可以用于寻找最优的权重和偏置，从而改善网络的性能。

4.1 SFLA的基本原理

SFLA的基本原理是将搜索空间中的解（即神经网络的权重和偏置）视为“蛙群”。算法通过模拟蛙群的跳跃行为来搜索解空间，寻找最优解。

初始化：随机生成一组初始解（蛙群），每个解代表神经网络的一组权重和偏置。

分组：将蛙群按照适应度（如训练误差）排序，并分成若干个子群。

局部搜索：在每个子群内，进行蛙跳操作，即根据一定的规则和步长更新解的位置（权重和偏置）。

全局信息交流：定期将各个子群的最优解进行交换，以促进全局搜索。

迭代：重复上述步骤，直到满足停止准则（如达到最大迭代次数或解的质量不再显著提高）。

4.2 神经网络优化

通过SFLA算法对神经网络参数进行全局优化，可以有效地探索参数空间并找到更优的神经网络结构配置，从而提高模型的预测性能。

基于SFLA的神经网络优化是一种有效的全局优化方法。它通过模拟蛙群的跳跃行为来搜索解空间，结合局部搜索和全局信息交流的策略，能够在复杂的搜索空间中找到近似最优解。然而，为了获得更好的性能，可能需要对SFLA的参数（如子群大小、跳跃步长等）进行仔细调整。此外，与其他优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）的结合也是值得研究的方向。