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08遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的通用MATLAB源码.pdf
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遗传算法优化 BP 神经网络权值和阈值的通用 MATLAB 源代码
遗传算法优化神经网络有两种情况, 一种是把训练好的神经网络作为黑箱函数, 用遗传算法搜
索该黑箱函数的最优解; 另外一种, 则是把遗传算法用于神经网络的训练, 充分利用遗传算法全局
搜索的特性,得到一个初始的权值矩阵和初始的阈值向量,再用其它训练算法(如 BP 算法),得
到最终的神经网络结构。 GreenSim 团队大量实践证明,这种 GA 和 BP 网络相结合的方法,能显
著地提高 BP 神经网络的性能,基本上和支持向量机的性能相当,有时甚至优于支持向量机。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: GA 训练 BP 权值的主函数
function net=GABPNET(XX,YY)
%--------------------------------------------------------------------------
% GABPNET.m
% 使用遗传算法对 BP 网络权值阈值进行优化,再用 BP 算法训练网络
% GreenSim 团队——专业级算法设计 & 代写程序
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%--------------------------------------------------------------------------
%数据归一化预处理
nntwarn off
XX=premnmx(XX);
YY=premnmx(YY);
%创建网络
net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');
%下面使用遗传算法对网络进行优化
P=XX;
T=YY;
R=size(P,1);
S2=size(T,1);
S1=25;%隐含层节点数
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
%下面调用 gaot 工具箱,其中目标函数定义为 gabpEval
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