matlab遗传算法求bp神经网络

遗传算法优化BP神经网络是一种常见的神经网络优化方法，可以通过遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，从而提高神经网络的性能。以下是一个matlab遗传算法求bp神经网络的例子：

% 导入数据
load iris_dataset.mat
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;

% 初始化神经网络
hiddenLayerSize = 10;
net = fitnet(hiddenLayerSize);

% 设置训练参数
net.trainParam.showWindow = false;
net.trainParam.showCommandLine = true;
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.goal = 0.01;

% 定义适应度函数
fitnessFcn = @(x)trainbp(x,inputs,targets);

% 定义遗传算法参数
nvars = net.numWeightElements;
lb = -1;
ub = 1;
options = gaoptimset('PopulationSize',20,'Generations',50,'StallGenLimit',10,'Display','iter');

% 运行遗传算法
[x,fval] = ga(fitnessFcn,nvars,[],[],[],[],lb,ub,[],options);

% 将优化后的权值和阈值应用于神经网络
net = setwb(net,x);
outputs = net(inputs);

% 计算误差
errors = gsubtract(targets,outputs);
performance = perform(net,targets,outputs);

% 显示结果
disp(['Best fitness: ' num2str(fval)]);
disp(['Performance: ' num2str(performance)]);

在这个例子中，我们首先导入了一个iris数据集，然后初始化了一个10个隐藏层节点的BP神经网络。接着，我们定义了一个适应度函数trainbp，该函数用于训练BP神经网络并返回其性能指标。然后，我们定义了遗传算法的参数，包括变量数、变量范围、种群大小、迭代次数等。最后，我们运行遗传算法，得到优化后的权值和阈值，并将其应用于神经网络。最后，我们计算了误差和性能，并输出了结果。