MATLAB实现GA-BP神经网络实例与参数调整教程

本篇文章主要介绍了如何在MATLAB中应用GA-BP神经网络算法进行实例分析。GA-BP神经网络结合了遗传算法（GA）和误差反向传播（Backpropagation, BP）算法，用于解决复杂的非线性问题。以下是文章的关键知识点： 1. 数据预处理： - 从四个Excel文件中读取输入数据：gap.xls、gat.xls、p_test.xls和t_test.xls，分别表示训练集和测试集的特征和目标变量。 - 对数据进行归一化处理，将每个特征值转换到0-1之间，使用 `(x - min(x)) / (max(x) - min(x))` 这样的公式。 2. 神经网络结构定义： - 定义了一个包含12个输入节点（由minmax函数处理后的训练集数据维度）、4个隐藏层节点和1个输出层节点的BP神经网络，激活函数分别为tansig（对数 sigmoid）和purelin（线性）。 - 使用trainlm函数进行训练，这是一种基于梯度下降的训练方法。 3. 遗传算法参数设置： - 网络权重矩阵的大小计算：通过计算网络参数的组合数（包括输入层到隐藏层、隐藏层到输出层以及偏置项）。 - 初始化一个包含100个个体的种群（population），并调用initializega函数来生成初始种群，评估函数为"gabpEval"。 - 设置遗传算法的迭代次数（generation）为500次。 4. 优化过程： - GA用于搜索神经网络的最佳权重，通过种群更新、交叉、变异等操作，寻找最适合作用于训练数据的神经网络结构和权重。这个过程中，每个个体代表一组神经网络的权重参数，"gabpEval"函数负责评估这些参数在训练集上的性能。 5. 结果分析与测试： - 在训练完成后，可以使用p_test和t_test数据对训练好的神经网络进行测试，评估其在未见过的数据上的泛化能力。 本文提供了一个实用的MATLAB代码框架，展示了如何运用GA-BP神经网络算法解决实际问题，适合那些希望深入了解该算法在实际编程中的应用者参考和学习。通过调整数据、参数和评估函数，用户可以根据自己的需求对算法进行个性化定制。