遗传算法优化BP神经网络权值与阈值的MATLAB实现

本文档提供了一个名为"GABPNET.m"的MATLAB源代码，用于通过遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值。该代码主要应用于非线性回归任务，具有19个输入变量和1个输出变量。整个过程分为两个阶段： 1. **数据预处理**： - 先通过`nntwarnoff`关闭可能的警告，然后使用`premnmx`函数对输入特征矩阵`XX`和输出标签矩阵`YY`进行归一化处理，确保数据在0-1范围内。 2. **创建神经网络**： - 通过`newff`函数创建一个3层的BP神经网络，包括输入层、隐藏层（25个节点）和输出层，激活函数分别为tansig、tansig和purelin。训练算法选择为'trainlm'，即Levenberg-Marquardt反向传播算法。 3. **遗传算法应用**： - 用遗传算法对神经网络的权值进行优化。设置种群大小为50（`popu`），初始化种群为`initPpp`，并设置遗传代数为100（`gen`）。 - `gabpEval`函数被用作目标函数，这是关键部分，它评估每个个体（即网络的权值配置）的适应度，即网络预测能力的度量。 4. **编码与解码**： - 由于权值需要实数编码，因此`aa`数组表示权值的取值范围，这里设置为-1到1之间。根据实际应用场景，可以根据需要调整这个编码范围。 5. **性能提升**： - GreenSim团队的研究表明，这种方法结合了遗传算法的全局搜索优势和BP算法的精确学习能力，可以显著提高神经网络的性能，并且在某些情况下甚至优于支持向量机（SVM）。 要将此代码应用于其他输入/输出变量或网络结构，主要需要修改以下部分： - 初始化种群的编解码函数（`initializega`），确保适应新网络的参数数量。 - 目标函数（`gabpEval`），以适应不同类型的网络结构和任务。 这篇文档的核心是为BP神经网络的权值和阈值优化提供了一个通用的MATLAB实现框架，适用于非线性回归任务，且强调了通过遗传算法和BP网络的协同优化来提升模型性能。