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：变量X无法识别、预测变量和响应变量的长度必须相同。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, X);% 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(model_params, X)
    % 输入参数model_params是通过天鹰优化得到的最佳参数
    % X是用于预测的数据特征
    
    % 使用最佳参数构建模型（假设是一个线性模型）
    model = LinearModel.fit(X, yourTrueData, 'PredictorVars', 1:dim, 'Beta', model_params);
    
    % 进行预测
    predicted_values = predict(model, X);
end

Answer 1

参考通义千问和郭老师的小迷弟雅思莫了-编写提供，主要是为了帮助您快速解决问题，如下回答，您可以参考下，如有问题，评论区留言。

在您提供的代码中，确实存在一些问题。首先，预测函数的实现需要根据您的实际模型来定义。在这个例子中，看起来你试图用一个线性模型拟合变形监测数据，但代码中的YourPredictionFunction并未正确使用全局最优解（globalBestSolution）构建模型并进行预测。

以下是对您的代码进行调整后的版本：

% 假设X是变形监测数据的特征矩阵，yourTrueData是对应的标签向量

% 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 = size(X, 2); % 变量维度（假设X的第一列是常数项）
lb = -10; % 变量下界
ub = 10; % 变量上界
pop = lb + (ub - lb) * rand(popSize, dim);
fitness = zeros(popSize, 1);

% ... （天鹰算法主体部分不变）

% 使用最优参数进行预测，并与原始数据对比
predicted_values = YourPredictionFunction(globalBestSolution, X, yourTrueData(:, 2:end)); % 假设第一列是常数项

comparison = [yourTrueData(:, 2:end) predicted_values]; % 比较除去常数项的真实数据和预测数据
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(:, 2:end), '-o', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'True Data');
hold on;
plot(predicted_values, '-s', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Predicted Data');
legend('show');
xlabel('Data Index');
ylabel('Data Value');

% 更新预测函数
function y_pred = YourPredictionFunction(model_params, X, true_labels)
    % 使用最佳参数构建线性模型
    model = LinearModel.fit(X, true_labels, 'Intercept', false, 'Beta', model_params(2:end));
    
    % 进行预测
    y_pred = predict(model, X);
end

% 更新适应度函数，使其接收X作为输入（用于计算预测值）
function fitness = FitnessFunction(x, X, true_labels)
    y_pred = YourPredictionFunction(x, X, true_labels); % 使用x作为参数进行预测
    y_true = true_labels; % 真实数据
    fitness = sum((y_pred - y_true).^2); % 误差平方和作为适应度值
end

请注意，上述代码中对FitnessFunction和YourPredictionFunction进行了修改，使其接受特征矩阵X和真实标签向量作为输入。同时，在调用YourPredictionFunction时，传入了全局最优解、特征矩阵以及真实的标签向量（去除常数项）。在可视化部分也做了相应的调整以显示除去常数项的真实数据和预测数据。请确保X的维度和您的实际情况相符。