展会信息港展会大全

用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例
来源:互联网   发布日期:2011-12-04 19:28:36   浏览:126988次  

导读: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...

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
%--------------------------------------------------------------------------
%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
S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度
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
[x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-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');
%下面将初步得到的权值矩阵赋给尚未开始训练的BP网络
[W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod(x);
net.LW{2,1}=W1;
net.LW{3,2}=W2;
net.b{2,1}=B1;
net.b{3,1}=B2;
XX=P;
YY=T;
%设置训练参数
net.trainParam.show=1;
net.trainParam.lr=1;
net.trainParam.epochs=50;
net.trainParam.goal=0.001;
%训练网络
net=train(net,XX,YY);


程序二:适应值函数
function [sol, val] = gabpEval(sol,options)
% val - the fittness of this individual
% sol - the individual, returned to allow for Lamarckian evolution
% options - [current_generation]
load data2;
nntwarn off
XX=premnmx(XX);
YY=premnmx(YY);
P=XX;
T=YY;
R=size(P,1);
S2=size(T,1);
S1=25;%隐含层节点数
S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度
for i=1:S,
x(i)=sol(i);
end;
[W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x);

程序三:编解码函数
function [W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x)
load data2;
nntwarn off;
XX=premnmx(XX);
YY=premnmx(YY);
P=XX;
T=YY;
R=size(P,1);
S2=size(T,1);
S1=25;%隐含层节点数
S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度
% 前R*S1个编码为W1
for i=1:S1,
for k=1:R,
W1(i,k)=x(R*(i-1)+k);
end
end
% 接着的S1*S2个编码(即第R*S1个后的编码)为W2
for i=1:S2,
for k=1:S1,
W2(i,k)=x(S1*(i-1)+k+R*S1);
end
end
% 接着的S1个编码(即第R*S1+S1*S2个后的编码)为B1
for i=1:S1,
B1(i,1)=x((R*S1+S1*S2)+i);
end
% 接着的S2个编码(即第R*S1+S1*S2+S1个后的编码)为B2
for i=1:S2,
B2(i,1)=x((R*S1+S1*S2+S1)+i);
end
% 计算S1与S2层的输出
A1=tansig(W1*P,B1);
A2=purelin(W2*A1,B2);
% 计算误差平方和
SE=sumsqr(T-A2);
val=1/SE; % 遗传算法的适应值


注意:上面的函数需要调用gaot工具箱,请从附件里下载!

程序是没有问题的,不过我可能忘说了,就是程序里面有几处是需要修改,它们是
程序一:
net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm');
程序二:
S1=25;%隐含层节点数
程序三:
S1=25;%隐含层节点数

赞助本站

人工智能实验室
AiLab云推荐
展开

热门栏目HotCates

Copyright © 2010-2024 AiLab Team. 人工智能实验室 版权所有    关于我们 | 联系我们 | 广告服务 | 公司动态 | 免责声明 | 隐私条款 | 工作机会 | 展会港