MATLAB天鹰优化算法进行变形监测数据的优化

Question

使用MATLAB天鹰优化算法进行变形监测数据的优化时，无法通过优化算法将输入的一系列变形监测的原始数据生成逐个对应的调整过的预测值，请问如何在我的代码基础上进行修改，使其达到运用天鹰优化算法对变形监测数据进行逐一优化预测，并实现可视化？

globalBestFitness = Inf;
globalBestSolution = [];
bestFitness = Inf; % 初始化当前最优解的适应度值
bestSolution = []; % 初始化当前最优解

popSize = 50; % 种群大小
maxIter = 100; % 最大迭代次数
TrueData=[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];
dim = 2; % 固定为2，因为线性模型参数只有斜率和截距两个
lb = -10; % 变量下界
ub = 10; % 变量上界
pop = lb + (ub - lb) * rand(popSize, dim);
fitness = zeros(popSize, 1); % 初始化适应度值

% 假设模型是一个线性模型，此处使用true_data作为训练数据
true_data = TrueData; 

for iter = 1:maxIter
    for i = 1:popSize
        fitness(i) = FitnessFunction(pop(i, :), true_data); % 调用自定义的适应度函数计算适应度值，并传入原始数据
    end

    % 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, :), true_data);
    end
    
    % 更新全局最优解
[bestFitness, bestIdx] = min(fitness); % 找到当前迭代中的最佳适应度和其索引
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
% 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
X = 1:size(true_data, 1); % 假设数据索引作为特征
y_pred = YourPredictionFunction(globalBestSolution, X);% 根据你的模型定义预测函数
comparison = [true_data 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(true_data, '-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, true_data)
    % 根据已知数据进行计算，返回适应度值
    % 假设我们正在寻找一个拟合true_data的最佳线性模型
    model_params = reshape(x, [], 1);  % 假设x的长度等于2（对应于线性模型的a和b）
    
    if numel(model_params) ~= 2  % 检查参数数量是否正确
        error('模型参数数量不正确，应该为2（对应于线性模型的斜率和截距）');
    end
    
    X = 1:size(true_data, 1);  % 数据索引作为特征
    y_pred = model_params(1) * X' + model_params(2); % 线性模型预测
    y_true = true_data; % 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（这里是数据索引）
    
    % 使用最佳参数构建模型（这里假设是一个简单的线性模型）
    model = LinearModel.fit(X, model_params(2:end)', 'Intercept', true); % 添加截距项
    
    % 进行预测
    predicted_values = predict(model, X);
end

Answer 1

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

根据你的描述，你想使用MATLAB中的天鹰优化算法来优化变形监测数据并进行预测，但是当前的代码存在一些问题，无法得到预期的结果。我将分析问题并提供解决方案。

问题分析：

1. 无法生成逐个对应的调整过的预测值 ：当前代码只进行了一次优化迭代，无法得到逐个数据点的优化预测。
2. 缺少可视化部分 ：代码中虽然有可视化的部分，但是由于数据未经过逐个优化，因此无法展示优化后的预测结果。

   解决方案：

3. 修改迭代部分 ：需要修改迭代部分，使得每次迭代都能够对数据进行优化。
4. 添加逐个优化预测部分 ：在优化过程中，每次迭代都生成优化后的预测值。
5. 优化后进行可视化 ：利用优化后的预测值进行可视化，与原始数据进行对比。

   修改代码：

   matlabCopy code

   % 在迭代中对每个数据点进行优化
   for data_idx = 1:numel(true_data)
   % 将每个数据点作为一个单独的问题进行优化
   for iter = 1:maxIter
   for i = 1:popSize
   fitness(i) = FitnessFunction(pop(i, :), true_data(data_idx)); % 传入单个数据点
   end
   % 其他迭代步骤不变
   % 优化后的预测值
   y_pred(data_idx) = YourPredictionFunction(globalBestSolution, data_idx);
   end
   end
   % 可视化原始数据和优化后的预测数据
   figure;
   plot(TrueData, '-o', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'True Data');
   hold on;
   plot(y_pred, '-s', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Optimized Predicted Data');
   legend('show');
   xlabel('Data Index');
   ylabel('Data Value');
   

   修改原因：

• 迭代部分修改 ：通过在迭代中循环优化每个数据点，可以实现逐个优化。
• 预测值计算 ：在每次迭代中，利用优化后的参数计算预测值。
• 可视化 ：利用优化后的预测值与原始数据进行对比可视化，展示优化效果。
  这样修改后的代码应该能够实现你想要的功能，对每个数据点进行天鹰优化，并且能够可视化优化后的预测数据。

如果该回答解决了您的问题，请采纳！如果没有，请参考以下方案进行修订