【MATLAB】PSO_BP神经网络回归预测（多输入多输出）算法原理

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1 基本定义

PSO-BP神经网络回归预测（多输入多输出）算法是一种结合粒子群优化算法（PSO）和反向传播（BP）神经网络的混合算法。该算法的原理如下：

1. 数据预处理：在进行PSO-BP神经网络回归预测之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和数据归一化等步骤。

2. 初始化神经网络：首先需要初始化神经网络的结构和初始权值。神经网络可以包含多个隐层和一个输出层，每个层都包含多个神经元。在初始化时，需要确定每个层的神经元数量，并为每个权值和阈值赋予一个随机初始值。

3. 粒子群初始化：在PSO-BP中，每个粒子都代表一个神经网络的权值和阈值组合。需要初始化一定数量的粒子，并为每个粒子随机生成初始速度和位置。

4. PSO迭代：PSO迭代是整个算法的核心部分。迭代过程中，每个粒子都会根据当前速度和位置进行更新，并根据适应度函数评估自身的性能。

5. 更新粒子速度和位置：在更新粒子速度和位置时，需要考虑三个因素：惯性因子、个体历史最优解和群体历史最优解。具体的更新公式如下：v_new=w_v_old+c1_r1*(pbest-position)+c2_r2_(gbest-position)position_new=position+v_new其中，w是惯性因子，c1和c2是学习因子，r1和r2是随机数，pbest是粒子的个体历史最优解，gbest是群体历史最优解。

6. 更新粒子个体最优解和全局最优解：在每次迭代中，需要更新粒子的个体历史最优解和全局最优解。如果当前粒子的适应度比个体历史最优解更好，则更新个体历史最优解。如果所有粒子中的适应度都比全局历史最优