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《08遗传算法优化bp神经网络权值和阈值地通用matlab源码》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、实用标准文案遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的通用MATLAB源代码遗传算法优化神经网络有两种情况，一种是把训练好的神经网络作为黑箱函数，用遗传算法搜索该黑箱函数的最优解；另外一种，则是把遗传算法用于神经网络的训练，充分利用遗传算法全局搜索的特性，得到一个初始的权值矩阵和初始的阈值向量，再用其它训练算法（如BP算法），得到最终的神经网络结构。GreenSim团队大量实践证明，这种GA和BP网络相结合的方法，能显著地提高BP神经网络的性能，基本上和支持向量机的性能相当，有时甚至优于支持向量机。由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Ma
2、tlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。程序一：GA训练BP权值的主函数functionnet=GABPNET(XX,YY)%--------------------------------------------------------------------------%GABPNET.m%使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化，再用BP算法训练网络%GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序%欢迎访问GreenSim团队主页→http://blog.sina.
3、com.cn/greensim%--------------------------------------------------------------------------%数据归一化预处理nntwarnoffXX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);%创建网络net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');%下面使用遗传算法对网络进行优化P=XX;T=YY;R=size(P,1);S2=size(T,1);S1=25;%隐含层节点数aa=ones(S,1
4、)*[-1,1];popu=50;%种群规模initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群gen=100;%遗传代数%下面调用gaot工具箱，其中目标函数定义为gabpEval[x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-611],'maxGenTerm',gen,...'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2gen3]);%绘收敛曲线图figure(1)精彩文档实用标准文案plot
5、(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-');holdonplot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-');xlabel('Generation');ylabel('Sum-SquaredError');figure(2)plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-');holdonplot(trace(:,1),trace(:,2),'b-');xlabel('Generation');ylabel('Fittness');%下面将初步得到的权值矩阵赋给尚未开始训练的BP网络[W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2
6、,SE,val]=gadecod(x);net.LW{2,1}=W1;net.b{2,1}=B1;net.b{3,1}=B2;XX=P;YY=T;%设置训练参数net.trainParam.show=1;net.trainParam.lr=1;net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.goal=0.001;%训练网络net=train(net,XX,YY);程序二：适应值函数function[sol,val]=gabpEval(sol,options)%val-thefittnessofthisindividual%sol-theindi
7、vidual,returnedtoallowforLamarckianevolution%options-[current_generation]loaddata2nntwarnoffXX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);P=XX;T=YY;R=size(P,1);S2=size(T,1);S1=25;%隐含层节点数S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度fori=1:S,x(i)=sol(i);end;[W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=
