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【Matlab】-- 基于MATLAB的飞蛾扑火算法与反向传播算法的混凝土强度预测

news 来源：原创 2025/6/28 14:16:23

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文章目录

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01 内容概要
02 MFO-BP模型
03 部分代码
04 运行结果
05 参考文献
06 代码下载

01 内容概要

本资料介绍了一种基于飞蛾扑火算法（Moth Flame Optimization, MFO）与反向传播算法（Backpropagation, BP）的混凝土强度预测模型。飞蛾扑火算法是一种新兴的元启发式优化算法，它模拟了飞蛾在自然界中向光源飞行的行为，用于寻找最优解。结合反向传播算法，该模型能够优化神经网络的权重和偏置，以提高混凝土强度预测的准确性。这种集成方法特别适用于处理具有多个输入变量和复杂非线性关系的工程问题。

02 MFO-BP模型

定义： MFO-BP模型是基于飞蛾扑火优化算法（Moth-Flame Optimization, MFO）和反向传播（Backpropagation, BP）神经网络的结合模型。MFO算法用于优化BP神经网络的初始权重和阈值，从而提高模型的预测精度和泛化能力。

1.飞蛾扑火优化算法（MFO）：

MFO算法模拟了飞蛾在夜晚受到光源吸引的行为，通过飞蛾在光源周围飞舞的方式来寻找最优解。该算法具有全局搜索能力强、不易陷入局部极值的特点。
算法步骤包括初始化飞蛾种群、光源吸引、飞蛾飞行、调节亮度和更新最优解。
1.BP神经网络：
BP神经网络是一种基于误差反向传播的学习算法，通过调整权重和阈值来最小化预测误差。
传统的BP神经网络由于初始权重和阈值的随机性，容易陷入局部最优解，而MFO算法通过优化这些参数，提高了模型的性能。

2.结合MFO与BP神经网络：

在MFO-BP模型中，MFO算法用于优化BP神经网络的初始权重和阈值，从而找到最优的网络参数。
优化后的参数被赋值给BP神经网络，进行训练和预测。

应用： MFO-BP模型广泛应用于多个领域，包括但不限于：

高校校园安全评价：通过MFO-BP模型提高安全评价的精度。
冷鲜肉品质预测：预测冷鲜肉在不同贮藏温度下的品质变化规律。
多输入回归和时序预测：用于多变量回归和时序预测任务，如气象数据预测。

03 部分代码

%% Define algorithm parameters
N = 50; % Population size
Max_iteration = 50; % Maximum number of iterations
lb = -0.5; % Lower bound
ub = 0.5; % Upper bound

% Initialize moth positions
Moth_pos = initialization(N,dim,ub,lb);
Convergence_curve = zeros(1,Max_iteration);
Iteration = 1;
tic;

while Iteration < Max_iteration + 1
    
    Flame_no = round(N - Iteration * ((N - 1)/Max_iteration)); % Calculate flame number based on iteration

    if Iteration == 1
        % Sort the first batch of moths
        [fitness_sorted I] = sort(Moth_fitness);
        sorted_population = Moth_pos(I,:);

        % Update
        best_flames = sorted_population;
        best_flame_fitness = fitness_sorted;
    else

        % Sort
        double_population = [previous_population;best_flames];
        double_fitness = [previous_fitness best_flame_fitness];

        [double_fitness_sorted I] = sort(double_fitness);
        double_sorted_population = double_population(I,:);

        fitness_sorted = double_fitness_sorted(1:N);
        sorted_population = double_sorted_population(1:N,:);

        % Update
        best_flames = sorted_population;
        best_flame_fitness = fitness_sorted;
    end

    % Update the best flame position obtained so far
    Best_flame_score = fitness_sorted(1);
    Best_flame_pos = sorted_population(1,:);

    previous_population = Moth_pos;
    previous_fitness = Moth_fitness;

    % Update a linearly decreasing from -1 to -2
    a = -1 + Iteration * ((-1)/Max_iteration);

    Convergence_curve(Iteration) = Best_flame_score;

    % Display the iteration and best solution obtained so far
    if mod(Iteration,50) == 0
        display(['At iteration ', num2str(Iteration), ' the best fitness is ', num2str(Best_flame_score)]);
    end

    if Iteration > 2
        line([Iteration-1 Iteration], [Convergence_curve(Iteration-1) Convergence_curve(Iteration)],'Color',[0.4940    0.1840    0.5560])
        axes(handles.axes3);
        xlabel('Iteration');
        ylabel('Best score obtained so far');        
        drawnow
    end

    Iteration = Iteration + 1; 
end

04 运行结果

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05 参考文献

1.Mirjalili, S. (2015). Moth-Flame Optimization Algorithm: A Novel Nature-Inspired Heuristic Paradigm. Advances in Engineering Software, 87, 80–93.
2.Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning Representations by Back-Propagation Errors. Nature, 323(6088), 533–536.