bp神经网络遗传算法matlab实例

以下是一个基于BP神经网络和遗传算法的Matlab实例：

% 初始化BP神经网络
net = feedforwardnet(10);

% 加载数据集
load iris_dataset
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;

% 定义适应度函数
fitnessFunction = @(x)trainAndTestBP(net, inputs, targets, x);

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

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

% 将最优权重赋值给BP神经网络
net = setwb(net, x);

% 测试BP神经网络
outputs = net(inputs);
errors = gsubtract(targets, outputs);
performance = perform(net, targets, outputs);

% 打印结果
disp('Final RMSE:');
disp(sqrt(performance));

适应度函数 `trainAndTestBP` 在每次迭代中训练BP神经网络，并返回其在测试集上的均方根误差。以下是适应度函数的代码：

function rmse = trainAndTestBP(net, inputs, targets, x)
    net = setwb(net, x);
    net = train(net, inputs, targets);
    outputs = net(inputs);
    errors = gsubtract(targets, outputs);
    rmse = sqrt(mean(errors.^2));
end

在遗传算法中，我们通过最小化适应度函数来优化BP神经网络的权重。使用遗传算法的好处是，它可以在多个维度上搜索最优解，从而避免陷入局部最优解。