GA-BP.zip_GA--neural-network_GA-BP_Ganeural_遗传算法优化神经网络资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源 17 浏览量 2022-09-20 23:34:53 上传评论收藏 2KB ZIP 举报

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与神经网络（Neural Network, NN）的结合，即GA-BP（Genetic Algorithm Backpropagation），是一种强大的优化技术，用于提高神经网络的训练效果。这种组合策略利用了遗传算法的全局搜索能力，帮助神经网络避免在训练过程中陷入局部最优，从而提升模型的预测精度。遗传算法是模拟生物进化过程的一种计算方法，通过模拟自然选择、遗传、突变等机制来优化问题的解决方案。在神经网络中，GA通常用来调整权重和阈值，以寻找最佳的网络结构和参数配置。这种方法的优势在于它能够探索庞大的参数空间，找出更优的权重组合，而传统的梯度下降法可能在复杂问题上容易陷入局部最优。 BP（Backpropagation）算法是神经网络训练中最常用的反向传播算法，它通过计算损失函数关于权重的梯度来更新权重，以最小化网络的误差。然而，BP算法可能会在多峰误差曲面上遇到困难，导致训练过程停滞不前。这就是GA-BP发挥作用的地方，GA可以辅助BP算法跳出局部最优，实现全局搜索。 GA-BP的具体步骤如下： 1. 初始化种群：随机生成一组神经网络的权重和阈值，作为初始种群。 2. 评估适应度：用每个个体（神经网络）对训练数据进行前向传播，计算误差，将误差作为适应度值。 3. 选择操作：根据适应度值选择一部分优秀个体进行繁殖，通常采用轮盘赌选择法。 4. 遗传操作：通过交叉和变异操作，生成新一代的神经网络权重和阈值。交叉操作模仿生物配对产生后代，变异操作则是在一定概率下随机改变某些参数，保持种群多样性。 5. 重复步骤2-4，直至满足停止条件（如达到预设的代数或误差阈值）。 GA-BP结合了两种算法的优点，既可以利用BP的局部搜索能力快速收敛，又借助GA的全局搜索能力防止早熟，从而提高了神经网络的学习性能。在实际应用中，GA-BP已被广泛应用于模式识别、函数拟合、图像处理等领域，尤其在解决非线性、多模态和高维度的优化问题时，表现出色。总结来说，GA-BP是遗传算法与反向传播神经网络的结合，旨在提高神经网络的训练效率和泛化能力。它通过全局优化策略，帮助神经网络在复杂的参数空间中找到更优解，避免陷入局部最优，从而在各种复杂问题中展现出强大的解决问题的能力。

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GA-BP

gabpEval.m 113B

ga_bp.m 3KB

gadecod.m 646B

clear all clc warning off nntwarn off %% 声明全局变量 global p % 训练集输入数据 global t % 训练集输出数据 global R % 输入神经元个数 global S2 % 输出神经元个数 global S1 % 隐层神经元个数 global S % 编码长度 input=xlsread('C:\Users\Administrator\Desktop\GA-PSO-BP\chengxu\100\in.xlsx'); output=xlsread('C:\Users\Administrator\Desktop\GA-PSO-BP\chengxu\100\out.xlsx'); q=[1.05 9.88 19.94 28.80 38.25 48.97 59.08 70.99 84.48 101.17 125.44 159.76 195.78 221.76 241.67 257.03 271.21 283.38 295.02 307.03 317.53 328.09 339.15 350.06; 1.05 9.88 19.94 28.80 38.25 48.97 59.08 70.99 84.48 101.17 125.44 159.76 195.78 221.76 241.67 257.03 271.21 283.38 295.02 307.03 317.53 328.09 339.15 350.06; 1.05 9.88 19.94 28.80 38.25 48.97 59.08 70.99 84.48 101.17 125.44 159.76 195.78 221.76 241.67 257.03 271.21 283.38 295.02 307.03 317.53 328.09 339.15 350.06; 1.05 9.88 19.94 28.80 38.25 48.97 59.08 70.99 84.48 101.17 125.44 159.76 195.78 221.76 241.67 257.03 271.21 283.38 295.02 307.03 317.53 328.09 339.15 350.06; 1.05 9.88 19.94 28.80 38.25 48.97 59.08 70.99 84.48 101.17 125.44 159.76 195.78 221.76 241.67 257.03 271.21 283.38 295.02 307.03 317.53 328.09 339.15 350.06]'; z=[0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180 195 210 225 240 255 270 285 300 315 330 345; 0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180 195 210 225 240 255 270 285 300 315 330 345; 0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180 195 210 225 240 255 270 285 300 315 330 345; 0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180 195 210 225 240 255 270 285 300 315 330 345; 0 15 30 45 60 75 90 105 120 135 150 165 180 195 210 225 240 255 270 285 300 315 330 345]'; [p,inputps]=mapminmax(input'); %训练输入样本归一化 [t,outputps]=mapminmax(output');%训练输出样本归一化 net=newff(minmax(p),[11,5],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.lr=0.05; net.trainParam.epochs=1000; net.trainParam.goal=1e-5; [net,tr]=train(net,p,t); %% GA-BP神经网络 S1=11; R=size(p,1); S2=size(t,1); S=R*S1+S1*S2+S1+S2; 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,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,... 'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 gen 3]); % 绘均方误差变化曲线 figure(2) plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Sum-Squared Error'); % 绘制适应度函数变化 figure(3) plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Fittness'); % 计算最优的权值和阈值 [W1,B1,W2,B2,val]=gadecod(x); net.IW{1,1}=W1; net.LW{2,1}=W2; net.b{1}=B1; net.b{2}=B2; % 利用新的权值和阈值进行训练 net=train(net,p,t); inputn_test=mapminmax('apply',q',inputps);%测试样本输入归一化 an=sim(net,inputn_test); %仿真，预测输出 test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps); %预测输出反归一化 % 仿真测试 figure(1) plot(test_simu,'b+-'); Z=test_simu-z' plot(Z(1,:),'r-');