遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡的實現(xiàn)代碼_第1頁
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文檔簡介

實用標準文案%讀取數(shù)據(jù)'data.xls'%訓練預測數(shù)%數(shù)據(jù)歸一化%對和進行字標準化處理,'trainlm'%網絡訓練%數(shù)據(jù)歸一化=精彩文檔

實用標準文案%本函數(shù)完成叉操作%率%的長度%染體群%模%的染色

%每一輪環(huán)中，可會進行一交叉操作染色體是隨機選擇的，交叉位置也是機選擇的%但該循環(huán)中是否進行交叉操作則由交叉概率決定（控制）%隨選擇兩染色體進行交叉%交概率決是否進行交叉;%隨選擇交叉隨機選擇行交叉的置，即選第幾個變量進行交叉注意：兩染色體交的位置相交開始交叉結檢驗染色體的可行性檢驗染色體的可行性精彩文檔

實用標準文案

%如果兩染色體不是可行，則新交叉%清環(huán)境變%網絡結構建%讀取數(shù)據(jù)%節(jié)點個數(shù)%訓練數(shù)據(jù)和測數(shù)據(jù)%選連樣本輸輸出數(shù)據(jù)一化%構建網絡遺傳算法參初始化%節(jié)點總數(shù)精彩文檔

%進化代數(shù)，迭代次數(shù)%種群規(guī)模%交叉概率選擇，和1之間%變異概率選擇，和1之間

實用標準文案

%數(shù)據(jù)范圍群初始化義為一個結體

%將種群信息%初始化種群%隨機產生一種群

%每一代種群平均適應%每一代種群最佳適應%適應度最好的染色體編碼結果為個實數(shù)，的碼結果為個實數(shù)向）%計算適應度

%編碼（和

%染色體的適應度%找最好的染體

%最好的染色%染體的平均應度%記每一代化中最好適應度和均適應度迭代求解最初始閥值權值%進開始i%選擇%交叉精彩文檔

實用標準文案%變異%計算應度解碼%找到最小和大適應度染色體及們在種群的位置%代替一次進化中好的染色記錄每代進化中好的適應和平均適應度遺傳算法結分析);適應度曲

'終止代數(shù)＝進化代數(shù)適應度);平均適應,'最佳適應度''適應度精彩文檔

變量);

實用標準文案把最優(yōu)初始值權值賦網絡預測%用遺傳算優(yōu)化的網絡進值預測網

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