【车位预测】基于matlab粒子群算法优化小波神经网络车位预测【含Matlab源码 3173期】

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⛄一、粒子群算法优化小波神经网络

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，用于求解复杂的优化问题。它模拟了鸟群觅食行为中的信息共享和协同搜索过程，通过不断更新粒子的位置和速度来寻找最优解。而小波神经网络（Wavelet Neural Network，WNN）是一种结合了小波分析和神经网络的模型，具有较强的非线性逼近能力和时频局部化特性。

将粒子群算法与小波神经网络相结合，可以达到优化小波神经网络的目的。通过PSO算法，可以自动地调整小波神经网络的权值和阈值，使其在训练数据上达到更好的拟合效果。具体步骤如下：
1、初始化粒子群的位置和速度，并设定适应度函数。
2、针对每个粒子，根据当前位置计算适应度值，并更新个体最优位置和全局最优位置。
3、根据个体最优位置和全局最优位置，更新粒子的速度和位置。
4、判断终止条件是否满足，如果满足则输出全局最优位置对应的小波神经网络作为最终结果；否则返回步骤2。
5、使用优化后的小波神经网络进行分类或预测任务。

⛄二、部分源代码

%gbest PSO的matlab实现代码如下：
tic %该函数表示计时开始
%要进行预测的实测数据
%初始格式化
clear all;
clc;
%给定初始化条件
c1 = 1.4962; %加速常数即学习因子1
c2 = 1.4962; %加速常数即学习因子2
w = 0.7298; %惯性权重
MaxDT = 1000; %最大迭代次数
N = 96; %初始化群体个体数目
eps = 10^(-7); %设置精度(在已知最小值时候用)
%初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)
for i = 1:N
x(i) = randn; %产生一个服从正态分布的随机数作为初始化位置
v(i) = randn; %产生一个服从正态分布的随机数作为初始化速度
end
%先计算各个粒子的适应度，并初始化个体最优位置y和全局最优位置Pg
for i=1:N
p = sphere1(x); %计算适应度，测试函数为sphere
y(i) = x(i); %初始化个体最优位置y为在时间步t=0时的粒子位置
end
Pg = x(1); %Pg为全局最优位置
for i=2:N
if sphere1(x(i)) < sphere1(Pg)
Pg = x(i);%更新全局最优位置
end
end
%进入主要循环，按照公式依次迭代，直到满足精度要求
for t=1:MaxDT
for i=1:N
v(i) = wv(i) + c1(rand)(y(i)-x(i)) + c2(rand)*(Pg-x(i));
x(i) = x(i) + v(i);
if sphere1(x(i)) < p
p = sphere1(x(i));%更新适应度
y(i) = x(i);%更新个体最佳位置
end
if p < sphere1(Pg)
Pg = y(i);%更新群体最佳位置
end
end
Pbest = sphere1(Pg);%保存每一代的群体最佳位置
end
for i = 1:96
y(i) = y(i) + 10;
if y(i) < 0
y(i) = 1;
end
if y(i) > 50
y(i) = 40;
end
end
C = [40 24 16 22 10 11 22 14 38 18 16 12 5 15 20 37 28 14 17 26 6 19 16 18 36 15 16 12 11 17 14 30 30 20 9 22 19 13 13 27 31 26 19 19 25 11 15 20 35 31 13 14 27 14 18 36 29 32 5 15 23 18 22 14 23 28 13 11 16 18 23 38 29 22 19 24 9 14 22 17 39 17 9 15 5 11 19 32 40 14 6 18 7 14 16 25];

%对时间序列用小波进行层小波分解
[c,s]=wavedec2(y,3,‘db32’);
%提取小波分解结构中的一层的低频系数和高频系数
cal=appcoef2(c,s,‘db32’,3);
%水平方向
ch1=detcoef2(‘h’,c,s,3);
%垂直方向
cv1=detcoef2(‘v’,c,s,3);
%斜线方向
cd1=detcoef2(‘d’,c,s,3);
%各频率成份重构
a1=wrcoef2(‘a’,c,s,‘db32’,1);
h1=wrcoef2(‘h’,c,s,‘db32’,1);
v1=wrcoef2(‘v’,c,s,‘db32’,1);
d1=wrcoef2(‘d’,c,s,‘db32’,1);
c1=[a1,h1;v1,d1];

%将c1向量的数据分为5个一组
for i=1:90
q(:,i) = [c1(i) c1(i+1) c1(i+2) c1(i+3) c1(i+4)]';
t(i) = c1(i+5);
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]李晓鹏, 陈雷, 赵艳. 基于粒子群优化小波神经网络的短期电力负荷预测[J]. 电力自动化设备, 2015, 35(10)
[2]李亚庆, 张保权, 于洪涛. 一种基于粒子群算法优化小波神经网络的短期风速预测方法[J]. 现代电子技术, 2016, 39(3): 15-19.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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