摘要
本文提出了一种基于蚁群算法（ACO）优化 BP 神经网络的回归预测方法，用于路径规划中的预测问题。通过蚁群算法优化神经网络的初始权值和阈值，提高了神经网络的训练效率和预测精度。实验结果表明，该方法能够有效提升 BP 神经网络的拟合能力，在训练集和测试集上的预测精度较高，具有较好的应用前景。
理论实验结果
部分代码
% 初始化参数
num_ants = 30; % 蚂蚁数量
max_iterations = 100; % 最大迭代次数
num_input = 3; % 输入层神经元数量
num_hidden = 10; % 隐藏层神经元数量
num_output = 1; % 输出层神经元数量
% 初始化BP神经网络权重
weights_input_hidden = rand(num_input, num_hidden);
weights_hidden_output = rand(num_hidden, num_output);
bias_hidden = rand(1, num_hidden);
bias_output = rand(1, num_output);
% 蚁群算法主循环
for iter = 1:max_iterations
for ant = 1:num_ants
% 更新神经网络权重和偏置值
new_weights_input_hidden = updateWeights(ants, weights_input_hidden);
new_weights_hidden_output = updateWeights(ants, weights_hidden_output);
% 使用BP神经网络进行训练
[predicted, error] = trainBP(new_weights_input_hidden, new_weights_hidden_output, bias_hidden, bias_output, train_data, train_labels);
% 记录最优解
if error < best_error
best_weights_input_hidden = new_weights_input_hidden;
best_weights_hidden_output = new_weights_hidden_output;
best_bias_hidden = bias_hidden;
best_bias_output = bias_output;
end
end
% 更新信息素
pheromone = updatePheromone(pheromone, best_solution);
end
% BP神经网络训练函数
function [predicted, error] = trainBP(weights_input_hidden, weights_hidden_output, bias_hidden, bias_output, data, labels)
% 进行前向传播和反向传播
% 返回预测结果和误差
end
参考文献❝
, M., & Stützle, T. (2004). Ant . MIT Press.
, D. E., , G. E., & , R. J. (1986). by back- . , 323(6088), 533-536.
Tang, J., & Zhang, L. (2017). A ACO-BP for short-term flow . of , 16(3), 392-402.
（文章内容仅供参考，具体效果以图片为准）
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