GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例之MATLAB程序

GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例之MATLAB程序%gap.xls中存儲訓(xùn)練樣本的原始輸入數(shù)據(jù)37組%gat.xls中存儲訓(xùn)練樣本的原始輸出數(shù)據(jù)37組%p_test.xls中存儲測試樣本的原始輸入數(shù)據(jù)12組%t_test.xls中存儲測試樣本的原始輸出數(shù)據(jù)12組%其中g(shù)abpEval.m適應(yīng)度值計(jì)算函數(shù)，gadecod.m解碼函數(shù)%--------------------------------------------------------------------------nntwarnoff;%nntwarn函數(shù)可以臨時關(guān)閉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的警告功能，當(dāng)代碼使用到神經(jīng)%網(wǎng)絡(luò)工具箱的函數(shù)時會產(chǎn)生大量的警告而這個函數(shù)可以跳過這些警告但%是，為了保證代碼可以在新版本的工具箱下運(yùn)行，我們不鼓勵這么做pc=xlsread('gap.xls');tc=xlsread('gat.xls');p_test=xlsread('p_test.xls');t_test=xlsread('t_test.xls');p=pc';t=tc';p_test=p_test';t_test=t_test';%歸一化處理fori=1:2P(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));endfori=1:4T(i,:)=(t(i,:)-min(t(i,:)))/(max(t(i,:))-min(t(i,:)));endfori=1:2P_test(i,:)=(p_test(i,:)-min(p_test(i,:)))/(max(p_test(i,:))-min(p_test(i,:)));end%--------------------------------------------------------------------------%創(chuàng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為12net=newff(minmax(P),[12,4],{'tansig','purelin'},'trainlm');%--------------------------------------------------------------------------%下面使用遺傳算法對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化R=size(P,1);%BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)S2=size(T,1);%BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)S1=12;%隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遺傳算法編碼長度aa=ones(S,1)*[-1,1];popu=100;%種群規(guī)模initPop=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化種群gen=500;%遺傳代數(shù)%下面調(diào)用gaot工具箱，其中目標(biāo)函數(shù)定義為gabpEval[x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPop,[1e-611],'maxGenTerm',...gen,'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2gen3]);%--------------------------------------------------------------------------%繪收斂曲線圖figure;plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-');holdon;plot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-');xlabel('遺傳代數(shù)');ylabel('平方和誤差');figure;plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-');holdon;plot(trace(:,1),trace(:,2),'b-');xlabel('遺傳代數(shù)');ylabel('適應(yīng)度');legend('平均適應(yīng)度值','最優(yōu)適應(yīng)度值');%--------------------------------------------------------------------------%下面將初步得到的權(quán)值矩陣賦給尚未開始訓(xùn)練的BP網(wǎng)絡(luò)[W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod(x);net.IW{1,1}=W1;net.LW{2,1}=W2;net.b{1}=B1;net.b{2}=B2;%設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)net.trainParam.epochs=3000;net.trainParam.goal=1e-6;%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)net=train(net,P,T);w1=net.IW{1,1};w2=net.LW{2,1};b1=net.b{1};b2=net.b{2};%測試網(wǎng)絡(luò)性能temp=sim(net,P_test);yuce1=[temp(1,:);temp(2,:),;temp(3,:);temp(4,:)];fori=1:4yuce(i,:)=yuce1(i,:)*(max(t_test(i,:))-min(t_test(i,:)))+min(t_test(i,:));end%--------------------------------------------------------------------------%測試輸出結(jié)果之一figure;plot(1:12,yuce(1,:),'bo-');ylabel('切口外徑mm');holdon;plot(1:12,t_test(1,:),'r*-');legend('測試結(jié)果','測試樣本');figure;plot(1:12,yuce(1,:)-t_test(1,:),'b-');ylabel('誤差mm');title('測試結(jié)果與測試樣本誤差');figure;plot(1:12,((yuce(1,:)-t_test(1,:))/t_test(1,:))*100,'b*');ylabel('百分比');title('測試結(jié)果與測試樣本誤差');%測試輸出結(jié)果之二figure;plot(1:12,yuce(2,:),'bo-');ylabel('切口內(nèi)徑mm');holdon;plot(1:12,t_test(2,:),'r*-');legend('測試結(jié)果','測試樣本');figure;plot(1:12,yuce(2,:)-t_test(2,:),'b-');ylabel('誤差mm');title('測試結(jié)果與測試樣本誤差');figure;plot(1:12,((yuce(2,:)-t_test(2,:))/t_test(2,:))*100,'b*');ylabel('百分比');title('測試結(jié)果與測試樣本誤差');%測試輸出結(jié)果之三figure;plot(1:12,yuce(3,:),'bo-');ylabel('最大滾切力N');holdon;plot(1:12,t_test(3,:),'r*-');legend('測試結(jié)果','測試樣本');figure;plot(1:12,yuce(3,:)-t_test(3,:),'b-');ylabel('誤差N');title('測試結(jié)果與測試樣本誤差');figure;plot(1:12,((yuce(3,:)-t_test(3,:))/t_test(3,:))*100,'b*');ylabel('百分比');title('測試結(jié)果與測試樣本誤差');%測試輸出結(jié)果之四figure;plot(1:12,yuce(4,:),'bo-');ylabel('切斷時間s');holdon;plot(1:12,t_test(4,:),'r*-');legend('測試結(jié)果','測試樣本');figure;plot(1:12,yuce(4,:)-t_test(4,:),'b-');ylabel('誤差s');title('測試結(jié)果與測試樣本誤差