遗传算法与支持向量机联合进行结构优化MATLAB代码，步骤：1支持向量机用svmtrain和svmpredict函数，先用导入的数据（需先归一化处理），对向量机c参数和g参数用meshgrid函数优化，得到一个支持向量机近似模型；2，导入的数据中需优化的结构参数有5个，用遗产算法求5个结构参数在各自变量范围内的最佳值使穿深最大，其中遗传算法用ga函数，

步骤：

1. 导入数据，并进行归一化处理。
2. 定义适应度函数，即目标函数，以求得最佳的结构参数。在适应度函数中，将遗传算法求得的结构参数作为输入，使用支持向量机近似模型对数据进行训练和预测，得到预测结果，并计算出穿深值。
3. 使用ga函数进行遗传算法，定义一个变量范围和适应度函数，求得5个结构参数的最佳值。
4. 将求得的最佳结构参数代入支持向量机模型，进行训练和预测，得到最终的穿深值。

下面是MATLAB代码示例：

% 导入数据并进行归一化处理
data = load('data.mat');
x = data.x;
y = data.y;
x_norm = normalize(x);

% 定义支持向量机近似模型
[C, G] = meshgrid(0.1:0.1:1, 0.1:0.1:1);
models = cell(numel(C), 1);
for i = 1:numel(C)
    models{i} = svmtrain(y, x_norm, sprintf('-c %f -g %f', C(i), G(i)));
end

% 定义适应度函数
function f = fitness(x)
    % x: 5个结构参数
    c = x(1);
    g = x(2);
    % 将其他3个结构参数代入模型，得到预测结果
    % ...
    % 计算穿深值
    % ...
    f = -depth; % 最大化穿深值
end

% 定义变量范围
lb = [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1];
ub = [1, 1, 1, 1, 1];

% 使用ga函数进行遗传算法
options = gaoptimset('Display', 'iter');
[x_opt, f_opt] = ga(@fitness, 5, [], [], [], [], lb, ub, [], options);

% 使用最佳结构参数代入模型，得到最终的穿深值
% ...