matlab 遗传算法优化bp神经网络实现代码

以下是MATLAB中遗传算法优化BP神经网络的实现代码示例：

% 数据预处理
inputs = load('inputs.mat');
targets = load('targets.mat');
inputs = inputs.inputs; % 输入数据
targets = targets.targets; % 目标数据

% 初始化神经网络
nInputUnits = size(inputs, 1); % 输入层单元数
nHiddenUnits = 5; % 隐藏层单元数
nOutputUnits = size(targets, 1); % 输出层单元数
net = feedforwardnet(nHiddenUnits); % 创建前馈神经网络
net.numInputs = 1; % 设置输入层数量
net.inputs{1}.size = nInputUnits; % 设置输入层单元数量
net.layers{1}.size = nHiddenUnits; % 设置隐藏层单元数量
net.numLayers = 2; % 设置神经网络层数
net.layers{2}.size = nOutputUnits; % 设置输出层单元数量
net = configure(net, inputs, targets); % 配置神经网络

% 设置遗传算法参数
gaOpts = gaoptimset('TolFun', 1e-6, 'Generations', 100, 'PopInitRange', [0.1, 2], 'PopulationSize', 50);

% 定义适应度函数
fitnessFcn = @(weights) trainNet(weights, net, inputs, targets);

% 运行遗传算法
[weights, fval] = ga(fitnessFcn, net.numWeightElements, gaOpts);

% 展示结果
net = setwb(net, weights); % 设置神经网络权重
outputs = net(inputs); % 计算神经网络输出
plot(outputs); % 绘制输出图像

% 定义神经网络训练函数
function mse = trainNet(weights, net, inputs, targets)
    net = setwb(net, weights); % 设置神经网络权重
    outputs = net(inputs); % 计算神经网络输出
    mse = mse(targets - outputs); % 计算误差
end

需要注意的是，该代码仅作为示例，具体实现需要根据数据集，神经网络结构等具体情况进行调整。