遗传算法优化bp神经网络matlab代码

%读取数据

data=xlsread('');

%训练预测数据

data_train=data(1:113,:);

data_test=data(118:123,:);

input_train=data_train(:,1:9)';

output_train=data_train(:,10)';

input_test=data_test(:,1:9)';

output_test=data_test(:,10)';

%数据归一化

[inputn,mininput,maxinput,outputn,minoutput,maxoutput]=premnmx(input_train,output_ train); %对p和t进行字标准化预处理

net=newff(minmax(inputn),[10,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');

%网络训练

net=train(net,inputn,outputn);

%数据归一化

inputn_test = tramnmx(input_test,mininput,maxinput);

an=sim(net,inputn);

test_simu=postmnmx(an,minoutput,maxoutput)

第4章nnToolKit神经网络工具包

4.1 nnToolKit简介

?nnToolKit神经网络工具包是基于MATLAB神经网络工具箱自行开发的一组神经网络算法函数库

?可在MATLAB环境下均独立运行，也可打包成DLL组件，直接被VB、VC、C++ 、C#、JAVA或其他支持COM的语言所调用

?本工具包中增加了一些MATLAB中没有的神经网络算法，如模糊神经网络、小波神经网络、遗传神经网络算法等

4.2 nnToolKit函数库算法函数名LmTrainLmSimu LmTrain2LmSimu2SofmTrain功能LM神经网络训练函数（不带归一化处理）LM神经网络仿真函数（不带反归一化处理）LM神经网络训练函数（带归一化处理）LM神经网络仿真函数（带反归一化处理）自组织特征映射网络训练函数LM神经网络算法SofmSimu自组织特征映射网络SofmIntensity SofmHistSofmProcessSofmRec模糊神经网络FnnTrain FnnSimu 自组织特征映射网络仿真函数图像增强处理函数绘制直方图函数自组织特征映射网络处理函数图像识别函数模糊神经网络训练函数模糊神经网络仿真函数4.2nnToolKit函数库算法函数名Wnn

基于遗传算法的BP神经网络的应用

----非线性函数拟合

摘要 人工神经网络在诸多领域得到应用如信息工程、自动控制、电子技术、目标识别、数学建模、图像处理等领域，并且随着神经网络算啊发的不断改进以及其他新算法的结合，使其应用的领域越来越广。BP神经网络是目前神经网络领域研究最多应用最广的网络，但BP神经网络学习算法易陷入局部极小的缺陷，本文采用遗传算法来优化BP神经网络的性能。首先采用遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值，然后将这些优化值赋给网络得到优化的BP神经网络，最后用MATLAB仿真平台，对非线性函数的逼近拟合和极值寻优问题进行实验。数值仿真结果表明：经遗传算法优化的BP神经网络能有效地避免原始BP神经网络容易出现的局部极小的缺陷，且具有收敛速度快和精度高等优点。

关键词：BP神经网络 遗传算法 MATLAB 结构优化

Abstract— In recent years, artificial neural network gradually attention has been paid into the hot area of research in

BP神经网络算法 三层BP神经网络如图：

传递函数g 目标输出向量

tk 输出层，输出向量

zk 权值为wjk 传递函数f yj 隐含层，隐含层输出向量

权值为wij 输入层，输入向量

x1x2x3 xn

设网络的输入模式为x?(x1,x2,...xn)T，隐含层有h个单元，隐含层的输出为

y?(y1,y2,...yh)T，输出层有m个单元，他们的输出为z?(z1,z2,...zm)T，目标输出为t?(t1,t2,...,tm)T设隐含层到输出层的传递函数为f，输出层的传递函数为g

于是：yj?f(?wxi?1niji??)?f(?wijxi)：隐含层第j个神经元的输出；其中

i?0nw0j???,hx0?1

zk?g(?wjkyj)：输出层第k个神经元的输出

j?01m2此时网络输出与目标输出的误差为???(tk?zk)，显然，它是wij和wjk的函数。

2k?1下面的步骤就是想办法调整权值，使?减小。

由高等数学的知识知道：负梯度方向是函数值减小最快的方向

因此，可以设定一个步长?，每次沿负梯度方向调整?个单位，即每次权值的调整为：

?wpq?????，?在神经网络中称为学习速率 ?wpq可以证明：按这个方法调整，误差会逐渐减

BP神经网络算法 三层BP神经网络如图：

传递函数g 目标输出向量

tk 输出层，输出向量

zk 权值为wjk 传递函数f yj 隐含层，隐含层输出向量

权值为wij 输入层，输入向量

x1x2x3 xn

设网络的输入模式为x?(x1,x2,...xn)T，隐含层有h个单元，隐含层的输出为

y?(y1,y2,...yh)T，输出层有m个单元，他们的输出为z?(z1,z2,...zm)T，目标输出为t?(t1,t2,...,tm)T设隐含层到输出层的传递函数为f，输出层的传递函数为g

于是：yj?f(?wxi?1niji??)?f(?wijxi)：隐含层第j个神经元的输出；其中

i?0nw0j???,hx0?1

zk?g(?wjkyj)：输出层第k个神经元的输出

j?01m2此时网络输出与目标输出的误差为???(tk?zk)，显然，它是wij和wjk的函数。

2k?1下面的步骤就是想办法调整权值，使?减小。

由高等数学的知识知道：负梯度方向是函数值减小最快的方向

因此，可以设定一个步长?，每次沿负梯度方向调整?个单位，即每次权值的调整为：

?wpq?????，?在神经网络中称为学习速率 ?wpq可以证明：按这个方法调整，误差会逐渐减

基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数

最新版本的神经网络工具箱几乎涵盖了所有的神经网络的基本常用模型，如感知器和BP网络等。对于各种不同的网络模型，神经网络工具箱集成了多种学习算法，为用户提供了极大的方便[16]。Matlab R2007神经网络工具箱中包含了许多用于BP网络分析与设计的函数，BP网络的常用函数如表3.1所示。

表3.1 BP网络的常用函数表 函数类型 前向网络创建函数 传递函数 学习函数 性能函数 显示函数 函数名称 newcf Newff logsig tansig purelin learngd learngdm mse msereg plotperf plotes plotep errsurf

3.1.1BP网络创建函数

1) newff

该函数用于创建一个BP网络。调用格式为： net=newff

net=newff(PR,[S1S2..SN1],{TF1TF2..TFN1},BTF,BLF,PF) 其中，

net=newff;用于在对话框中创建一个BP网络。 net为创建的新BP神经网络； PR为网络输入向量取值范围的矩阵；

[S1S2?SNl]表示网络隐含层和输出层神经元的个数；

{TFlTF2?TF

标准的带有反馈层得BP神经网络算法的MATLAB程序,方便大家一起学习。

%严格按照BP网络计算公式来设计的一个matlab程序,对BP网络进行了优化设计
%yyy，即在o(k)计算公式时，当网络进入平坦区时(<0.0001)学习率加大， 出来后学习率又还原
%v(i,j)=v(i,j)+deltv(i,j)+a*dv(i,j); 动量项

clear all
clc
inputNums=3; %输入层节点
outputNums=3; %输出层节点
hideNums=10; %隐层节点数
maxcount=1000; %最大迭代次数
samplenum=3; %一个计数器，无意义
precision=0.001; %预设精度
yyy=1.3; %yyy是帮助网络加速走出平坦区

alpha=0.01; %学习率设定值
a=0.5; %BP优化算法的一个设定值，对上组训练的调整值按比例修改 字串9
error=zeros(1,maxcount+1); %error数组初始化；目的是预分配内存空间
errorp=zeros(1,samplenum); %同上

v=rand(inputNums,hideNums); %3*10;v初始化为一个3*10的随机归一矩阵; v表输入

x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534 80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507

109300 111026 112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 1

计算智能实验报告

实验名称：BP神经网络算法实验

班级名称：专 业：姓 名：学 号：

级软工三班 软件工程 李XX

2010 XXXXXX2010090

一、 实验目的

1）编程实现BP神经网络算法；

2）探究BP算法中学习因子算法收敛趋势、收敛速度之间的关系；

3）修改训练后BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果，理解神经网络分布存储等特点。

二、 实验要求

按照下面的要求操作，然后分析不同操作后网络输出结果。 1）可修改学习因子

2）可任意指定隐单元层数

3）可任意指定输入层、隐含层、输出层的单元数 4）可指定最大允许误差ε

5）可输入学习样本（增加样本）

6）可存储训练后的网络各神经元之间的连接权值矩阵；

7）修改训练后的BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果 。

三、 实验原理

1 明确BP神经网络算法的基本思想如下：

在BPNN中，后向传播是一种学习算法，体现为BPNN的训练过程，该过程是需要教师指导的；前馈型网络是一种结构，体现为BPNN的网络构架

反向传播算法通过迭代处理的方式，不断地调整连接神经元的网络权重，使得最终输出结

计算智能实验报告

实验名称：BP神经网络算法实验

班级名称：专 业：姓 名：学 号：

级软工三班 软件工程 李XX

2010 XXXXXX2010090

一、 实验目的

1）编程实现BP神经网络算法；

2）探究BP算法中学习因子算法收敛趋势、收敛速度之间的关系；

3）修改训练后BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果，理解神经网络分布存储等特点。

二、 实验要求

按照下面的要求操作，然后分析不同操作后网络输出结果。 1）可修改学习因子

2）可任意指定隐单元层数

3）可任意指定输入层、隐含层、输出层的单元数 4）可指定最大允许误差ε

5）可输入学习样本（增加样本）

6）可存储训练后的网络各神经元之间的连接权值矩阵；

7）修改训练后的BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果 。

三、 实验原理

1 明确BP神经网络算法的基本思想如下：

在BPNN中，后向传播是一种学习算法，体现为BPNN的训练过程，该过程是需要教师指导的；前馈型网络是一种结构，体现为BPNN的网络构架

反向传播算法通过迭代处理的方式，不断地调整连接神经元的网络权重，使得最终输出结