用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例.doc

神经网络

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用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例.doc，matlab完整程序

由于 BP 网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数

编码，所以直接利用 Matlab 遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为

一个 19 输入变量，1 个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果

要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。

程序一：GA 训练 BP 权值的主函数

function net=GABPNET(XX,YY)

%--------------------------------------------------------------------------

%GABPNET.m

%使用遗传算法对 BP 网络权值阈值进行优化，再用 BP 算法训练网络

%--------------------------------------------------------------------------

%数据归一化预处理

nntwarn off

XX=premnmx(XX);

YY=premnmx(YY);

%创建网络

net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');

%下面使用遗传算法对网络进行优化

P=XX;

T=YY;

R=size(P,1);

S2=size(T,1);

S1=25;%隐含层节点数

S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度

aa=ones(S,1)*[-1,1];

popu=50;%种群规模

initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群

gen=100;%遗传代数

%下面调用 gaot 工具箱，其中目标函数定义为 gabpEval

[x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,...

'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 gen 3]);

%绘收敛曲线图

figure(1)

plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-');

hold on

plot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-');

xlabel('Generation');

ylabel('Sum-Squared Error');

figure(2)

plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-');

hold on

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