GA-bp.rar_Ganeural_ganeuralnetwork_ga-rbf_遗传算法BP

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87 浏览量 2022-09-24 01:26:51 上传评论收藏 1KB RAR 举报

《遗传算法优化BP神经网络详解》在人工智能领域，神经网络和遗传算法是两种重要的优化技术。本篇文章将深入探讨如何结合遗传算法（GA）与反向传播（BP）神经网络，以提升神经网络的训练效果和泛化能力。遗传算法，源于自然选择和遗传原理，是一种全局优化方法，而BP神经网络则是模拟人脑神经元工作原理的模型，用于解决非线性问题。当BP神经网络在训练过程中陷入局部最优时，遗传算法的全局搜索能力可以为其提供跳出局部陷阱的可能性。 1. **遗传算法基础**：遗传算法模仿生物进化过程中的优胜劣汰、遗传变异机制，通过编码、初始化种群、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤来寻找问题的近似最优解。在优化BP神经网络的参数时，这些权重和阈值可以作为个体的基因进行操作。 2. **BP神经网络**：反向传播神经网络采用梯度下降法更新权重，通过前向传播计算预测值，并利用误差反向传播更新权重。然而，BP算法容易陷入局部最小值，导致性能受限。遗传算法与BP神经网络的结合，正是为了解决这一问题。 3. **遗传算法优化BP神经网络**： - **编码策略**：我们需要将BP神经网络的权重和阈值参数编码为遗传算法中的染色体，可以采用一维或二维编码方式。 - **适应度函数**：定义适应度函数，如误差平方和或分类准确率，用来评估神经网络的性能。 - **选择操作**：依据适应度值进行选择，优胜者得到更多繁殖机会。 - **交叉操作**：对父代的染色体进行交叉，生成子代，模拟生物遗传。 - **变异操作**：随机改变部分基因，增加种群多样性，防止早熟。 - **迭代过程**：重复上述步骤，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或适应度值达到阈值）。 4. **遗传算法的优势**：遗传算法的全局搜索特性有助于神经网络跳出局部最优，其并行性和鲁棒性也能提高求解效率，特别是在高维度复杂问题上。 5. **遗传算法-BP神经网络实例**：提供的"遗传bp.m"文件很可能是一个MATLAB实现的遗传算法优化BP神经网络的程序，通过调用该脚本，用户可以体验到遗传算法如何改进BP网络的训练过程。 6. **应用场景**：这种结合方法广泛应用于分类、回归、预测等任务，如股票市场预测、图像识别、控制系统优化等领域，表现出优秀的性能和泛化能力。总结，遗传算法优化BP神经网络是一种有效的组合优化策略，它融合了遗传算法的全局搜索能力和BP神经网络的非线性映射特性，克服了单一方法的局限性，提高了问题求解的精度和稳定性。通过实际运行"遗传bp.m"程序，可以更直观地理解这种优化方法的实际效果。

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数据处理 day=[0.9363 -0.9698 -0.9907 -0.9562 -0.9507 0.9363 -0.9164 0.9045 0.8918; -0.9358 -0.9751 0.9821 -0.9544 -0.9469 0.9426 0.9182 0.8967 -0.8841; 0.9516 -0.9781 -0.9744 -0.9525 0.9509 0.9368 0.9082 -0.8903 -0.8665; -0.9480 -0.9795 -0.9796 -0.9507 0.9509 0.9300 -0.9075 -0.8902 -0.8671; -0.9433 -0.9923 -0.9812 -0.9596 -0.9406 -0.9230 0.9071 -0.8864 -0.8547; -0.9424 1.0000 -0.9800 -0.9514 0.9349 -0.9089 0.9206 -0.8780 -0.8414; 0.9355 -0.9878 -0.9737 -0.9499 0.9337 0.9084 -0.9072 -0.8745 -0.8332] dayh=day; [dayhn,mindayh,maxdayh]=premnmx(dayh); m=dayhn; %输入和输出样本 p=m(:,1:8); t=dayhn(:,2:9); %测试样本 k=[0.9435 0.9796 -0.9706 -0.9552 -0.9298 -0.9130 -0.9003 0.8708 0.8234; -0.9358 -0.9751 0.9821 -0.9544 -0.9469 0.9426 0.9182 0.8967 -0.8841; 0.9516 -0.9781 -0.9744 -0.9525 0.9509 0.9368 0.9082 -0.8903 -0.8665; -0.9480 -0.9795 -0.9796 -0.9507 0.9509 0.9300 -0.9075 -0.8902 -0.8671; -0.9433 -0.9923 -0.9812 -0.9596 -0.9406 -0.9230 0.9071 -0.8864 -0.8547; -0.9424 1.0000 -0.9800 -0.9514 0.9349 -0.9089 0.9206 -0.8780 -0.8414; -0.9496 -0.9778 -0.9693 -0.9536 -0.9352 -0.9111 -0.9076 0.8797 -0.8227] kn=tramnmx(k,mindayh,maxdayh); %新建BP网络 S1=25 net=newff(minmax(p),[S1,7,7],{'logsig','logsig','purelin'},'trainlm'); %BP网络参数设置 net.trainParam.show=1; net.trainParam.epochs=2000; net.trainParam.goal=1.0e-28; net.trainParam.max.fail=5; net.trainParam.lr=0.3; %BP网络初次训练 net=init(net); [net,tr,Y,E]=train(net,p,t) %BP网络初次训练后的预测 s=sim(net,kn); plot(s,'r+-'); hold on; plot(kn,'b*-') %遗传算法对BP网络进行优化主程序 P=p; T=t; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+Sl*S2+Sl+S2;%遗传算法编码长度（MATLAB提示该处有错误！） aa=ones(S,1)*[-1,1]; popu=50;%种群规模 initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群 gen=100;%遗传代数 %调用GAOT工具箱，其中目标函数定义为gabpEval [x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1 e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,... 'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 gen 3]); %绘收敛曲线图 figure(1) plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Sum-Squared Error'); figure(2) plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Fittness');