遗传算法优化BP神经网络实现代码.doc

文档"遗传算法优化BP神经网络实现代码.doc"主要介绍了如何结合遗传算法与反向传播（BP）神经网络来优化模型的性能。以下是该文档中涉及的主要知识点： 1. **遗传算法（Genetic Algorithm, GA）**：遗传算法是一种受到生物进化原理启发的全局优化方法，通过模拟自然选择和遗传过程来寻找问题的最优解。在这个文档中，遗传算法用于调整神经网络的权重和阈值，以提高其预测或分类的准确性。 2. **BP神经网络（Backpropagation Neural Network）**：BP神经网络是最常见的多层前馈网络，通过反向传播误差来调整神经元之间的连接权重，从而逐步减小预测误差。在本例中，BP神经网络被用来处理输入数据，进行训练并做出预测。 3. **数据预处理**：在训练神经网络之前，通常需要对数据进行预处理。文档中使用`xlsread`函数读取Excel数据，然后将数据分为训练集`data_train`和测试集`data_test`。同时，使用`premnmx`函数对输入和输出数据进行归一化，将数据映射到0-1之间，以减少不同尺度特征的影响。 4. **神经网络构造与训练**：通过`newff`函数创建了一个具有10个隐藏层节点和1个输出节点的网络，激活函数为`tansig`（双曲正切函数）和`purelin`（线性函数）。使用`trainlm`（Levenberg-Marquardt）作为训练算法，设置学习率`lr`、迭代次数`epochs`和目标误差`goal`。然后调用`train`函数对网络进行训练。 5. **网络预测**：使用`sim`函数对归一化后的测试数据进行前向传播计算，得到预测结果。用`postmnmx`函数将预测结果反归一化，恢复到原始尺度。 6. **遗传算法的交叉操作（Crossover）**：交叉操作是遗传算法的关键步骤，它模拟了生物界的基因重组。在文档中，定义了一个名为`Cross`的函数，该函数接受交叉概率、染色体长度、当前种群等参数。通过随机选择两个染色体并确定一个交叉位置，然后根据交叉概率进行交换部分基因，以生成新的个体。同时，函数还包括了对新生成个体可行性的检查，确保它们满足问题的约束条件。 7. **染色体编码与适应度函数**：虽然文档没有具体提到，但在实际应用中，遗传算法中的每个染色体通常代表一组可能的解决方案（例如，神经网络的权重和阈值）。适应度函数用来评估每个个体的优劣，通常是以预测误差或者网络性能指标为基础。 8. **终止条件**：遗传算法通常设定一定的终止条件，如达到最大迭代次数、种群收敛或达到特定的性能目标。在这个例子中，终止条件可能是在训练过程中网络的误差达到预设的目标值`goal`。 9. **代码结构与控制流**：在`Cross`函数中，可以看到多层嵌套的`for`循环和条件判断，这反映了遗传算法的迭代和随机性。例如，通过`while pick>pcross`判断是否进行交叉操作，以及在染色体交叉后检查其可行性。 这个文档提供了遗传算法优化BP神经网络的实现细节，包括数据处理、网络训练、遗传算法的交叉操作等关键步骤，对于理解和实践这类优化问题具有指导意义。