Matlab实现：遗传算法优化BP神经网络权重实例

本文档详细介绍了如何使用遗传算法（GA）来优化BP神经网络的权值，特别是在MATLAB环境中实现的具体编程实例。在神经网络的学习过程中，特别是BP（Backpropagation，反向传播）网络，权值的优化是一个非约束优化问题，因为权重通常采用实数值表示，这就需要一个强大的全局优化方法，如遗传算法。 首先，文档中的主要函数`GABPNET.m`是一个主函数，它接收输入数据矩阵`XX`和目标输出矩阵`YY`。这个函数首先对数据进行预处理，通过`premnmx`函数实现归一化，确保网络学习的稳定性。然后，它创建了一个带有19个输入、25个隐藏层和1个输出层的BP网络，激活函数分别为tansig（双曲正切）和purelin（纯线性），并选择'trainlm'训练算法。 核心部分是使用MATLAB的遗传算法工具箱`ga`来进行权值的优化。该函数接受多个参数，包括种群规模（`popu`）、初始种群（`initPpp`）、最大代数（`maxGenTerm`）、交叉概率（`normGeomSelect`）和突变概率（`nonUnifMutation`）。目标函数`gabpEval`是遗传算法优化的目标，它根据网络的性能度量（例如，误差或损失函数）来评估种群中的个体。 在这个例子中，代码为一个19输入、1输出的非线性回归任务进行了优化，但强调指出，只需修改编解码函数（即`initializega`），就可以适应不同规模的输入输出和网络结构。文档还提供了绘制收敛曲线的代码片段，用于可视化优化过程中的性能变化，这有助于了解算法的收敛速度和效果。 本篇文档提供了使用遗传算法优化BP神经网络在MATLAB中的具体实践，适用于那些希望改进神经网络性能、尤其是权值参数的科研人员或工程师。通过阅读和理解这些代码，读者可以了解到如何将遗传算法与BP网络结合，以提升机器学习模型的性能。