matlab 用遗传算法预测公路货物运输量需求的代码

以下是一个简单的 Matlab 遗传算法预测公路货物运输量需求的代码示例：

% 首先定义遗传算法的参数
popSize = 50; % 种群大小
numGen = 100; % 迭代次数
numVar = 5; % 变量个数
varRange = [0 100; 0 100; 0 100; 0 100; 0 100]; % 变量取值范围
crossProb = 0.8; % 交叉概率
mutProb = 0.1; % 变异概率

% 定义适应度函数，此处使用 RMSE 作为适应度函数
function rmse = fitnessFunc(x, y)
    y_pred = predictDemand(x); % 预测货物运输量需求
    rmse = sqrt(mean((y - y_pred).^2)); % 计算 RMSE
end

% 定义变量边界函数
function [lb, ub] = varBoundFunc()
    lb = varRange(:, 1)';
    ub = varRange(:, 2)';
end

% 定义遗传算法参数结构体
gaOptions = optimoptions('ga', 'PopulationSize', popSize, 'MaxGenerations', numGen, ...
    'CrossoverProbability', crossProb, 'MutationProbability', mutProb, ...
    'FitnessLimit', 1e-6, 'Display', 'iter');

% 定义初始种群
initPop = rand(popSize, numVar) .* repmat(varRange(:, 2)' - varRange(:, 1)', [popSize, 1]) ...
    + repmat(varRange(:, 1)', [popSize, 1]);

% 定义货物运输量需求数据
y = [10 20 30 40 50]; % 根据实际情况设定

% 使用遗传算法求解最优解
[x, fval] = ga(@(x) fitnessFunc(x, y), numVar, [], [], [], [], ...
    varRange(:, 1)', varRange(:, 2)', [], gaOptions);

% 输出最优解
disp('最优解：');
disp(x);
disp('最小 RMSE：');
disp(fval);

% 定义预测函数，此处使用线性回归作为预测模型
function y_pred = predictDemand(x)
    % 根据实际情况填写预测代码
end

注：此代码仅为示例，实际情况需要根据具体情况进行修改和调整。