支持向量机和遗传算法的组合结构参数优化MATLAB代码，例如，自变量为5个结构参数，因变量为强度，将强度作为适应度函数进行参数寻优，参数寻优结束后，最佳个体适应度对应的参数即为最优的结构参数。先用支持向量机建立近似模型，支持向量机用svmtrain和svmpredict函数，遗传算法用ga

首先，需要明确支持向量机和遗传算法的基本概念和原理。支持向量机是一种基于统计学习理论的分类算法，其核心思想是在高维空间中寻找一个超平面，将不同类别的数据分开。而遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法，通过模拟生物进化过程，不断优化个体的适应度，最终得到最优解。

接下来，我们可以考虑以下步骤：

1. 定义问题：将问题转化为一个优化问题，自变量为5个结构参数，因变量为强度，将强度作为适应度函数进行参数寻优。

2. 收集数据：收集一定数量的数据样本，作为支持向量机的训练数据集。

3. 建立支持向量机模型：使用svmtrain函数建立支持向量机模型，其中输入参数为训练数据集，输出为支持向量机模型。

4. 建立适应度函数：将支持向量机模型应用于遗传算法中，建立适应度函数，即将结构参数作为输入，使用svmpredict函数计算出相应的强度值作为适应度值。

5. 遗传算法参数设置：设置遗传算法的基本参数，如种群大小、交叉概率、变异概率等。

6. 遗传算法优化：使用ga函数进行遗传算法优化，其中输入参数为适应度函数、种群大小、交叉概率、变异概率等，输出为最优化的结构参数。

7. 结果分析：分析优化结果，得到最佳个体适应度对应的参数即为最优的结构参数。

下面是一个简单的MATLAB代码实现示例：

% 定义问题
nvars = 5; % 自变量个数
lb = ones(1,nvars); % 自变量下界
ub = 10*ones(1,nvars); % 自变量上界
fun = @(x) svmpredict(model,x); % 定义适应度函数

% 收集数据
data = load('data.mat'); % 加载数据
X = data.X; % 输入变量
Y = data.Y; % 输出变量

% 建立支持向量机模型
model = svmtrain(Y,X);

% 遗传算法参数设置
options = gaoptimset('PopulationSize',50,'CrossoverFraction',0.8,'MutationFcn',@mutationadaptfeasible);

% 遗传算法优化
[x,fval] = ga(fun,nvars,[],[],[],[],lb,ub,[],options);

% 结果分析
disp(['最优结构参数为：',num2str(x)]);
disp(['最优适应度值为：',num2str(fval)]);

需要注意的是，以上代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况进行调整和改进。