MATLAB GA_BP神经网络源码实现与训练

该资源是一组MATLAB源代码，用于实现遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络。代码包含了读取数据、预处理数据以及配置和训练神经网络的部分。 在MATLAB中，GA_BP是两种算法的结合，其中GA(遗传算法)是一种全局优化技术，用于搜索最佳解决方案的群体智能方法；BP(反向传播)则是神经网络的一种学习算法，用于通过调整权重来减少预测输出与实际输出之间的误差。 代码首先从Excel文件中读取数据，`gap.xls`和`gat.xls`可能分别包含训练集的输入和目标输出，而`p_test.xls`和`t_test.xls`可能是测试集的数据。数据被加载后，对数值进行归一化处理，使得每个特征的值范围在0到1之间，这是神经网络训练前常见的预处理步骤，有助于提高训练效率和结果的稳定性。 接下来，创建了一个具有12个隐藏层神经元的BP神经网络，网络结构由`newff`函数定义，使用'tansig'作为隐藏层的激活函数（双曲正切函数），'purelin'作为输出层的激活函数（线性函数）。'trainlm'是学习规则，即Levenberg-Marquardt算法，这是一种结合梯度下降法和牛顿法的优化算法，适用于非线性最小二乘问题。 然后，代码设置了GA的参数，如种群大小(popu=100)和进化代数(gen=500)，并初始化种群，使用`initializega`函数生成初始的个体，个体评价函数设置为`gabpEval`。这意味着GA的适应度函数是基于BP网络的性能来计算的，将GA的优化目标与神经网络的预测效果关联起来。 这段代码的核心在于，它使用GA来优化BP神经网络的权重和阈值，目的是在给定的训练数据上找到能够最小化预测误差的网络参数。GA的全局搜索能力可以避免BP网络陷入局部最优，从而可能得到更好的整体性能。在训练过程中，GA会根据适应度函数的评估结果不断迭代，更新种群中的个体，直到达到预定的进化代数或满足其他停止条件。 总体而言，这段代码提供了GA优化BP神经网络的一个实例，可用于处理分类或回归问题。它演示了如何在MATLAB中集成这两种算法，对于理解和应用这类混合优化技术具有一定的参考价值。