用遗传算法优化 BP 神经网络的 Matlab 编程实例(转)
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: 训练 权值的主函数
使用遗传算法对 网络权值阈值进行优化,再用 算法训练网络
数据归一化预处理
!"# #$"% #"& ##'("
&'"
)*"
)*"
创建网络
*!#+'
,(-.((-.(()/(0(/("
下面使用遗传算法对网络进行优化
"
"
1-2"
3#-2"
3#+"隐含层节点数
31435343#5353#"遗传算法编码长度
-34'"
))+$"种群规模
-67#是将**88二个变数的数值存入7#这个 9/,
))/2.))(.:)6/("初始化种群
.$$"遗传代数
下面调用 . 工具箱,其中目标函数定义为 .:)6/
*7):)'.(.:)6/('));
'(*(.
(3/($$!'(<6('#'(=9(#
.%'"
绘收敛曲线图
.
)/ > %(("
</7
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