MATLAB遗传算法优化BP神经网络实现

"遗传算法优化BP神经网络的MATLAB程序源码" 该资源是一个使用MATLAB编写的遗传算法（GA）来优化反向传播（BP）神经网络的程序。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化技术，常用于解决复杂问题的全局优化。在神经网络训练中，遗传算法可以用来寻找最佳的网络参数（如权值和阈值），以提高网络的泛化能力和学习效率。 在提供的代码中，`GABPNET`是主函数，它包含了整个遗传算法优化过程。首先，通过`nntwarnoff`关闭神经网络的警告，然后对输入数据`XX`和目标数据`YY`进行预处理，使其归一化到0-1范围，以便于神经网络的计算。接下来，使用`newff`函数创建一个前馈神经网络，结构为[19, 25, 1]，隐藏层包含两个tansig激活函数，输出层使用purelin激活函数，`trainlm`作为训练函数。 之后，设置了一些遗传算法的关键参数，如种群大小（popu）、最大迭代代数（gen）、编码长度（S）、初始种群生成函数（initializega）等。`ga`函数执行遗传算法，其目标函数为`gabpEval`，这是一个评估个体适应度的函数，遗传算法会根据这个函数的返回值来选择和进化种群。遗传算法的其他参数如交叉概率、突变概率等也被设定。 在训练过程中，`ga`函数返回了最优解、最终种群、最佳个体以及进化过程的轨迹。这些结果被用于绘制训练误差（Sum-SquaredError）和适应度值（Fitness）随代数变化的图形，分别在figure(1)和figure(2)中展示，便于观察优化过程和结果。 最后，`gadecod`函数将编码的最优解解码为实际的网络参数（W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val），这些参数可以用于更新神经网络，从而得到经过遗传算法优化的BP神经网络模型。 这个程序实现了一个完整的遗传算法优化BP神经网络的过程，通过MATLAB提供了便捷的可视化和结果分析。用户只需要提供输入输出数据，就可以利用这个源码进行网络训练和优化。