08遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的通用MATLAB源码.doc
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1、欢迎访问GreenSim团队主页 邮箱:greensim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
2、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% 欢迎访问GreenSim团队主页%-%数据归一化预处理nntwarn offXX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);%创建网络net=newff(minmax(XX),19,25,
3、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gabpEvalx,endPop,bPop,trace=ga(aa,gabpEval,initPpp,1e-6 1 1,maxGenTerm,gen,. normGeomSelect,
4、0.09,arithXover,2,nonUnifMutation,2 gen 3);%绘收敛曲线图figure(1)plot(trace(:,1),1./trace(:,3),r-);hold onplot(trace(:,1),1./trace(:,2),b-);xlabel(Generation);ylabel(Sum-Squared Error);figure(2)plot(trace(:,1),trace(:,3),r-);hold onplot(trace(:,1),trace(:,2),b-);xlabel(Generation);ylabel(Fittness);%下面将初步得
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