【老生谈算法】用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例.doc

在机器学习领域，神经网络是一种广泛应用的模型，用于复杂数据的分类和回归任务。而BP（Backpropagation）神经网络是神经网络中最经典的结构之一，它通过反向传播算法更新权重来逐步减小预测误差。然而，BP网络的训练过程可能会陷入局部最优，导致性能不佳。这时，可以引入优化算法来改进权重的初始设定，遗传算法便是一种有效的优化方法。 遗传算法受到生物进化原理的启发，通过模拟自然选择和遗传过程来寻找问题的最优解。在本Matlab编程实例中，遗传算法被用来优化BP神经网络的权重和阈值，从而提高其预测性能。具体步骤如下： 1. **数据预处理**：在训练神经网络前，通常需要对输入数据进行归一化处理，使得所有特征在同一尺度上，以避免某些特征对结果产生过大影响。在代码中，`premnmx`函数被用于数据的归一化。 2. **网络结构定义**：使用`newff`函数创建了一个具有19个输入节点、25个隐藏节点和1个输出节点的三层BP神经网络，激活函数分别是`tansig`（双曲正切）和`purelin`（线性）。网络的学习算法设为`trainlm`（Levenberg-Marquardt算法），这是一种结合梯度下降和牛顿法的优化算法，能有效处理非线性问题。 3. **遗传算法设置**：设置种群规模（`popu`）、编码长度（`S`）、遗传代数（`gen`）等参数。`initializega`函数用于初始化种群，`ga`函数是Matlab遗传算法工具箱的核心，它通过目标函数（`gabpEval`）来评估个体的适应度，并进行选择、交叉和变异操作。 4. **适应值函数（Fitness Function）**：`gabpEval`函数计算每个个体（即神经网络权重的编码）的适应度。它通过`gadecod`函数解码权重，用解码后的权重训练神经网络，并计算预测误差，误差越小，适应度越高。 5. **编解码函数（Decoding Function）**：`gadecod`函数负责将编码的权重解码成实际的网络权重和阈值。它首先根据编码长度和网络结构计算权重矩阵的大小，然后根据编码的值构建这些矩阵。 6. **训练过程**：经过遗传算法优化后，得到的最优解（即最优权重和阈值）被赋值给BP网络，然后使用`train`函数对网络进行进一步的BP训练，以微调网络参数，达到更好的拟合效果。 通过上述步骤，遗传算法能够帮助BP神经网络跳出局部最优，找到更优的权重配置，从而提高网络的预测精度。这种结合遗传算法与BP神经网络的方法，对于解决非线性回归问题有显著的优势，尤其是在处理高维度、复杂关系的数据时。在实际应用中，可以根据不同的问题调整遗传算法和神经网络的参数，以达到最佳的预测效果。