ga优化bp的matlab仿真函数逼近

首先介绍一下GA和BP神经网络。

GA（遗传算法）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，能够优化复杂的多维非线性函数。

BP神经网络是一种常用的神经网络，具有较强的逼近性能和学习能力。

将GA和BP神经网络结合起来，可以得到一种优化BP神经网络的方法。

下面给出一个基于MATLAB的GA优化BP神经网络的仿真函数：

function [net,tr] = ga_bp(data,target,hnodes)
% data: 输入数据矩阵，每列为一组输入
% target: 目标矩阵，每列为一组目标输出
% hnodes: 隐藏层节点数
% net: 训练好的BP神经网络模型
% tr: 训练记录信息

% 初始化GA参数
popsize = 20; % 种群大小
maxgen = 100; % 最大迭代次数
mutrate = 0.01; % 变异率
elitecount = 2; % 精英个数

% 初始化BP神经网络
net = newff(data,target,hnodes);
net.trainFcn = 'traingd'; % 使用梯度下降算法训练
net.performFcn = 'mse'; % 使用均方误差作为性能函数

% GA优化BP神经网络
xrange = [0.1 1]; % 参数范围
nvars = net.numWeightElements; % 变量数目
lb = repmat(xrange(1),1,nvars); % 下限向量
ub = repmat(xrange(2),1,nvars); % 上限向量
options = gaoptimset('PopulationSize',popsize,'Generations',maxgen,...
    'MutationRate',mutrate,'EliteCount',elitecount,'StallGenLimit',50);
[x,fval,reason,output,population,scores] = ga(@(x)ga_fitness(x,data,target,hnodes,net),nvars,[],[],[],[],lb,ub,[],options);

% 将优化后的权重矩阵设置为BP神经网络的权重
net = setwb(net,x');

% 记录训练信息
tr = struct('numepochs',output.generations,'bestfval',fval,'bestx',x);

% 计算优化后的网络的输出
outputs = net(data);
errors = gsubtract(target,outputs);
performance = perform(net,target,outputs);

% 显示结果
disp(['MSE = ' num2str(performance)]);
end

% 计算适应度函数
function f = ga_fitness(x,data,target,hnodes,net)
% 将x转换为权重矩阵
net = setwb(net,x');

% 训练BP神经网络
net.trainParam.epochs = 10; % 迭代次数
net = train(net,data,target);

% 计算网络性能
outputs = net(data);
errors = gsubtract(target,outputs);
performance = perform(net,target,outputs);

% 计算适应度函数值
f = 1 / performance;
end

该函数实现了以下步骤：

1. 初始化GA和BP神经网络参数；
2. 创建BP神经网络模型；
3. 使用GA优化BP神经网络；
4. 将优化后的权重矩阵设置为BP神经网络的权重；
5. 计算优化后的网络的输出和性能；
6. 返回训练好的BP神经网络模型和训练记录信息。

需要注意的是，该函数仅适用于单层隐藏层的BP神经网络。如果需要使用多层隐藏层的BP神经网络，请进行相应的修改。