PSO - BP 与 BP 分类模型对比：用 Matlab 轻松实现

QQ:68823886

1043人浏览 · 2025-11-25 19:45:00

QQ:68823886 · 2025-11-25 19:45:00 发布

【对比】PSO-BP+BP分类模型对比基于粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的数据分类预测对比(可以更换为回归/单变量/多变量时序预测，前)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel 代码已经调试好，替换数据集直接运行main即可一键出文案对比图 BP也可更换为SVM,RF等其他模型前私 1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及以上 2、代码中文注释清晰，质量极高 3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等 4、测试数据集，可以直接运行源程序适合新手小白保证源程序运行，代码只是个工具，无法替换数据就达到你想要的效果，考虑好再

在数据分类预测领域，BP 神经网络是一种常用的模型。不过，BP 神经网络存在容易陷入局部最优等问题。为了改善这一状况，粒子群算法（PSO）被用来优化 BP 神经网络，也就是 PSO - BP 模型。今天咱就来对比一下 PSO - BP 和 BP 这两个分类模型，并且会给出可以直接运行的 Matlab 代码，就算是新手小白也能轻松上手。

代码获取与运行环境

本次的代码已经调试好，如果你想运行代码，只需要把数据集替换成你自己的就行，数据格式要求是 excel 格式。要运行代码，MATLAB 版本需要在 2018b 及以上。代码里中文注释非常清晰，质量那是杠杠的。

代码分析与实现

整体思路

先给大家说说整体的思路，咱会分别实现 BP 分类模型和 PSO - BP 分类模型，然后运行代码得到相应的结果图，像分类效果图、迭代优化图、混淆矩阵图等等。最后对比这两个模型的效果。

代码部分

以下是部分关键的 Matlab 代码示例，这里以主程序 main.m 为例：

% 加载数据集
data = xlsread('your_data.xlsx'); % 读取 excel 数据集
% 划分输入和输出
input = data(:, 1:end - 1);
output = data(:, end);

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集比例
train_size = floor(train_ratio * size(input, 1));
train_input = input(1:train_size, :);
train_output = output(1:train_size, :);
test_input = input(train_size + 1:end, :);
test_output = output(train_size + 1:end, :);

% BP 神经网络模型
net_bp = feedforwardnet(10); % 创建 BP 神经网络，隐藏层有 10 个神经元
net_bp = train(net_bp, train_input', train_output'); % 训练 BP 模型
bp_predict = net_bp(test_input'); % 用 BP 模型进行预测

% PSO - BP 模型
% 这里省略 PSO 优化 BP 神经网络的详细代码，主要思路是用 PSO 寻找 BP 网络的最优初始权值和阈值
% 假设已经有了优化好的 PSO - BP 网络 net_pso_bp
pso_bp_predict = net_pso_bp(test_input'); % 用 PSO - BP 模型进行预测

% 绘制分类效果图、迭代优化图、混淆矩阵图等
% 分类效果图
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(test_output, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(bp_predict', 'r--', 'LineWidth', 1.5);
title('BP 分类效果图');
legend('真实值', '预测值');

subplot(2, 1, 2);
plot(test_output, 'b', 'LineWidth', 1.5);
hold on;
plot(pso_bp_predict', 'g--', 'LineWidth', 1.5);
title('PSO - BP 分类效果图');
legend('真实值', '预测值');

% 混淆矩阵图
figure;
subplot(1, 2, 1);
confusionchart(test_output, round(bp_predict'));
title('BP 混淆矩阵图');

subplot(1, 2, 2);
confusionchart(test_output, round(pso_bp_predict'));
title('PSO - BP 混淆矩阵图');

代码分析

数据加载与划分：通过 xlsread 函数读取 excel 数据集，然后把数据集划分为输入和输出，再进一步划分为训练集和测试集。这样做是为了后续训练和评估模型。
BP 神经网络模型：使用 feedforwardnet 函数创建一个 BP 神经网络，这里隐藏层设置了 10 个神经元。然后用 train 函数对网络进行训练，最后用训练好的网络对测试集进行预测。
PSO - BP 模型：在代码里省略了 PSO 优化 BP 神经网络的详细代码，不过大致思路就是用 PSO 算法寻找 BP 网络的最优初始权值和阈值，这样能避免 BP 网络陷入局部最优。
绘图部分：用 subplot 函数在一个窗口里绘制多个图，包括分类效果图和混淆矩阵图。通过这些图可以直观地对比 BP 和 PSO - BP 模型的分类效果。