使用天鹰优化算法对变形监测数据进行优化时编写matlab代码出现问题

Question

在matlab环境使用天鹰优化算法进行变形监测的数据优化时出现了报错，请问应该如何合理设置预测函数，使优化后的数据与原始数据进行对比以及可视化？

% 初始化全局最优解和其适应度值
globalBestFitness = Inf;
globalBestSolution = [];

popSize = 50; % 种群大小
maxIter = 100; % 最大迭代次数
dim = 10; % 变量维度
lb = -10; % 变量下界
ub = 10; % 变量上界
pop = lb + (ub - lb) * rand(popSize, dim); % 随机生成初始种群
fitness = zeros(popSize, 1); % 初始化适应度值

for iter = 1:maxIter
for i = 1:popSize
    fitness(i) = FitnessFunction(pop(i, :)); % 调用自定义的适应度函数计算适应度值
end
for iter = 1:maxIter
    % 更新天鹰位置
    for i = 1:popSize
        % 随机选择两个不同的天鹰
        idx = randperm(popSize, 2);
        eagle1 = pop(idx(1), :);
        eagle2 = pop(idx(2), :);
        
        % 更新当前天鹰位置
        pop(i, :) = eagle1 + rand(1, dim) .* (eagle1 - eagle2);
        
        % 边界处理
        pop(i, :) = max(pop(i, :), lb);
        pop(i, :) = min(pop(i, :), ub);
    end
    
    % 计算适应度函数
    for i = 1:popSize
        fitness(i) = FitnessFunction(pop(i, :));
    end
    
    % 更新全局最优解

    if bestFitness < globalBestFitness
        globalBestFitness = bestFitness;
        globalBestSolution = pop(bestIdx, :);
    end
    
    % 显示当前迭代结果
    disp(['Iteration: ' num2str(iter) ', Best Fitness: ' num2str(bestFitness)]);
    disp(bestSolution);
end
end
% 输出最终全局最优解及其对应的预测值
disp(['Global Best Fitness: ' num2str(globalBestFitness)]);
disp('Global Best Solution:');
disp(globalBestSolution);

% 使用最优参数进行预测，并与原始数据对比
y_pred = YourPredictionFunction(globalBestSolution); % 根据你的模型定义预测函数
comparison = [yourTrueData y_pred];
disp('Comparison of True Data and Predicted Data:');
disp(comparison);

% 可视化原始数据和预测数据
figure;
plot(yourTrueData, '-o', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'True Data');
hold on;
plot(y_pred, '-s', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Predicted Data');
legend('show');
xlabel('Data Index');
ylabel('Data Value');

function fitness = FitnessFunction(x)
    % 根据已知数据进行计算，返回适应度值
    % 例如，计算误差平方和作为适应度值
    yourTrueData=[0,0.2,-0.76,-0.66,-0.46,0.14,0,-0.2,-0.4,-0.2,1.1,1.3,1.4,0.8,0.9,0.8,0.7,0.6,0.7,0.5,0.7,0.4,-0.2,-0.1,-0.3,-0.2,-0.5,-0.2,-0.2,0.3,0.5,1.3,1.7,2.4,2.9,2.9,2.7,3.1,3.7,4.2,3.6,3.2,2.9,2.4,1.2,1.2,1,1,-0.2,0.1,-0.6,-1.2,-0.8,-1,-1.2];
    y_pred = x(:, 1); % 使用x作为参数进行预测
    y_true = yourTrueData; % 真实数据
    fitness = sum((y_pred - y_true).^2); % 误差平方和作为适应度值
end
function predicted_values = YourPredictionFunction(data)
    % 在这里编写你的预测算法
    % 输入参数data是用于预测的数据
    
    % 假设这里使用线性回归进行预测
    X = data(:, 1:end-1); % 提取特征
    y = data(:, end); % 提取目标变量
    
    % 训练模型
    model = fitlm(X, y);
    
    % 进行预测
    predicted_values = YourPredictionFunction(model, X);
end

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在您提供的代码中，天鹰优化算法的实现存在一些问题和遗漏。我将逐一指出并提供修复后的完整代码以帮助您解决变形监测数据优化的问题。

1. 重复迭代变量: 您在代码中两次使用了 for iter = 1:maxIter，这是不必要的。只需一个循环即可完成迭代过程。
2. 最佳适应度值与解的更新：您没有正确地更新每个迭代周期内的全局最优解及其对应的适应度值。
3. 预测函数设置：在FitnessFunction中，预测模型部分是基于线性回归假设的，但实际上，这里的预测函数应该根据您的具体变形监测模型来编写。

针对上述问题，以下是修改后的完整MATLAB代码：

% 初始化全局最优解和其适应度值
globalBestFitness = Inf;
globalBestSolution = [];

popSize = 50; % 种群大小
maxIter = 100; % 最大迭代次数
dim = length(yourTrueData); % 变量维度（假设变形监测数据长度）
lb = -10; % 变量下界
ub = 10; % 变量上界
pop = lb + (ub - lb) * rand(popSize, dim); % 随机生成初始种群
fitness = zeros(popSize, 1); % 初始化适应度值

% 确保你的原始数据在这里定义好
yourTrueData=[...]; % 填充真实数据

for iter = 1:maxIter
    for i = 1:popSize
        fitness(i) = FitnessFunction(pop(i, :)); % 调用自定义的适应度函数计算适应度值
    end
    
    [bestFitness, bestIdx] = min(fitness);
    
    % 更新全局最优解
    if bestFitness < globalBestFitness
        globalBestFitness = bestFitness;
        globalBestSolution = pop(bestIdx, :);
    end
    
    % 显示当前迭代结果
    disp(['Iteration: ' num2str(iter) ', Best Fitness: ' num2str(bestFitness)]);
    disp(globalBestSolution);
    
    % 更新天鹰位置
    for i = 1:popSize
        idx = randperm(popSize, 2);
        eagle1 = pop(idx(1), :);
        eagle2 = pop(idx(2), :);
        
        % 更新当前天鹰位置
        pop(i, :) = eagle1 + rand(1, dim) .* (eagle1 - eagle2);
        
        % 边界处理
        pop(i, :) = max(pop(i, :), lb);
        pop(i, :) = min(pop(i, :), ub);
    end
end

% 输出最终全局最优解及其对应的预测值
disp(['Global Best Fitness: ' num2str(globalBestFitness)]);
disp('Global Best Solution:');
disp(globalBestSolution);

% 使用最优参数进行预测，并与原始数据对比
y_pred = YourPredictionFunction(globalBestSolution); % 根据你的模型定义预测函数
comparison = [yourTrueData y_pred];
disp('Comparison of True Data and Predicted Data:');
disp(comparison);

% 可视化原始数据和预测数据
figure;
plot(1:length(yourTrueData), yourTrueData, '-o', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'True Data');
hold on;
plot(1:length(yourTrueData), y_pred, '-s', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Predicted Data');
legend('show');
xlabel('Data Index');
ylabel('Data Value');

function fitness = FitnessFunction(x)
    % 根据已知数据进行计算，返回适应度值
    % 例如，计算误差平方和作为适应度值
    y_pred = YourPredictionFunction(x); % 这里调用预测函数
    y_true = yourTrueData; % 真实数据
    fitness = sum((y_pred - y_true).^2); % 误差平方和作为适应度值
end

% 根据您的实际变形监测模型编写预测函数
function predicted_values = YourPredictionFunction(data)
    % 在这里编写你的预测算法
    % 输入参数data是用于预测的数据
    
    % 假设这里使用某种合适的预测模型（例如，多项式回归、神经网络等）
    % 这只是一个示例，请根据实际情况替换这部分内容
    model = trainYourModel(data); % 训练模型
    predicted_values = predict(model, data(:, 1:end-1)); % 进行预测
end

请注意，YourPredictionFunction 中的 trainYourModel 和 predict 需要替换为您实际使用的变形监测模型训练和预测方法。同时，请确保yourTrueData已经填充了真实的变形监测数据。