回归预测|基于粒子群优化深度神经网络DNN的数据回归预测Python程序PSO-DNN 多特征输入单输出
文章目录
- 前言
- 回归预测|基于粒子群优化深度神经网络DNN的数据回归预测Python程序PSO-DNN 多特征输入单输出
- 一、PSO-DNN模型
- 1. 粒子群优化（PSO）简介
- 2. 深度神经网络（DNN）简介
- 3. PSO-DNN模型结合的原理
- 4. 优势与挑战
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
前言
回归预测|基于粒子群优化深度神经网络DNN的数据回归预测Python程序PSO-DNN 多特征输入单输出
一、PSO-DNN模型
PSO-DNN模型结合了粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法和深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）的优势。下面是详细的原理和流程：
1. 粒子群优化（PSO）简介
PSO是一种群体智能优化算法，它模拟鸟群觅食的行为来寻找最优解。PSO算法的基本步骤如下：
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初始化粒子群：在解空间内随机生成一群粒子，每个粒子代表一个潜在解，并且随机初始化粒子的速度。
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评估粒子适应度：计算每个粒子的适应度，即粒子在当前解上的目标函数值。
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更新粒子位置和速度：根据粒子的历史最佳位置和全体粒子的最佳位置更新粒子的速度和位置。公式如下：
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迭代更新：不断重复评估和更新过程，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或找到足够好的解）。
2. 深度神经网络（DNN）简介
深度神经网络是一种多层的人工神经网络，通常由输入层、隐藏层（一个或多个）和输出层组成。DNN通过前向传播和反向传播来进行训练：
- 前向传播：计算每一层的输出，并将其作为下一层的输入，最终得到网络的输出。
- 反向传播：通过计算损失函数的梯度，并更新网络的权重和偏置，以最小化损失函数。
3. PSO-DNN模型结合的原理
PSO-DNN模型的主要思想是利用PSO算法来优化DNN的参数（如权重和偏置），从而提高DNN的性能。PSO-DNN的流程如下：
-
初始化：随机生成一组粒子，每个粒子代表一个DNN模型的权重和偏置的集合。
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训练和评估：
- 前向传播：使用当前粒子的权重和偏置对DNN进行前向传播，计算预测值。
- 损失计算：使用预测值计算损失函数（如均方误差、交叉熵等）。
- 适应度评估：粒子的适应度由DNN的损失函数值决定，损失越小适应度越高。
-
更新粒子：
- 根据PSO算法的更新公式，调整粒子的速度和位置。
- 重新训练DNN，更新权重和偏置。
-
迭代：重复训练、评估和更新过程，直到满足停止条件。
4. 优势与挑战
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优势：
- 全局优化：PSO能够探索更广泛的解空间，避免陷入局部最优。
- 易于实现：PSO算法参数较少，易于实现和调节。
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挑战：
- 计算开销：PSO-DNN可能需要大量的计算资源和时间进行优化，尤其是当DNN结构复杂或数据集很大时。
- 粒子编码：如何有效地将DNN的参数映射到PSO的粒子位置是一个关键问题。
PSO-DNN的研究和应用可以在许多领域中得到推广，特别是在需要复杂模型优化的场景中，如深度学习和神经网络的训练。
二、实验结果
三、核心代码
# 定义目标函数
def fitness_function(solution):
## 获得参数
best_hd1 = int(solution[0])
best_Dropout1 = solution[1]
best_hd2 = int(solution[2])
best_Dropout2 = solution[3]
# 构建DNN模型
input_shape = (None, vp_train.shape[1]) # 设置输入
# Sequential模型
model = Sequential([
Dense(best_hd1, activation='relu', input_shape=input_shape), # 第一层Dense全连接层，输出维度
Dropout(best_Dropout1), # 第一层Dropout层，丢弃率
Dense(best_hd2, activation='relu'), # 第二层Dense全连接层，输出维度
Dropout(best_Dropout2), # 第二层Dropout层，丢弃率
Dense(1)
])
# 编译模型，指定优化器、损失函数和评价指标
model.compile(
optimizer='adam', # 使用Adam优化器
loss='mse', # 均方误差作为损失函数，适用于回归问题
metrics=['mae'] # 均方根误差作为评价指标
)
model.fit(vp_train, vt_train)
## 仿真测试
t_sim1 = model.predict(vp_train) # 训练集预测
t_sim1 = t_sim1.reshape(-1, 1) # 将预测值yhat重塑为二维数组，以便进行后续操作。
## 计算训练集RMSE
Train_RMSE = sqrt(mean_squared_error(vt_train, t_sim1)) # 计算均方根误差（RMSE）。
print('Train_RMSE:', Train_RMSE)
return Train_RMSE
## 读取数据
res = pd.read_excel("数据集.xlsx")
## 输出前5个数据
print(res.head()) #显示dataset数据
# 换成numpy数组，方便后续的数据操作
res = np.array(res)
## 数据分析
np.random.seed(0) ## 设置随机种子
num_samples = res.shape[0] ## 计算样本总数
per = np.random.permutation(num_samples) # 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_size = 0.8 # 训练集占数据集比例
n_train_number = per[:int(num_samples * num_size)] # 得到训练集样本数
n_test_number = per[int(num_samples * num_size):] # 得到训练集样本数
## 数据划分
Xtrain = res[n_train_number, :-1] # 取特征列
Ytrain = res[n_train_number, -1] # 取最后一列为目标列
Ytrain = Ytrain.reshape(-1, 1)
## 数据归一化
m_in = MinMaxScaler() ## 使用最大最小方式进行数据归一化
vp_train = m_in.fit_transform(Xtrain) # 注意fit_transform() 和 transform()的区别
vp_test = m_in.transform(Xtest) # 注意fit_transform() 和 transform()的区别
## PSO寻优得到最佳参数
model = PSO.OriginalPSO(epoch=5, pop_size=10)
四、代码获取
私信即可
五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出
