遗传算法优化BP神经网络，以非线性函数拟合为例

采用matlab语言编写的遗传算法优化BP神经网络，并以非线性函数拟合为例评价适用性。

%读取数据
data=xlsread（‘data.xls‘）;

%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
[inputnmininputmaxinputoutputnminoutputmaxoutput]=premnmx（input_trainoutput_train）; %对p和t进行字标准化预处理 
net=newff（minmax（inputn）[101]{‘tansig‘‘purelin‘}‘trainlm‘）;

net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.00001;
%net.trainParam.show=NaN

%网络训练
net=train（netinputnoutputn）;

%数据归一化
inputn_test = tramnmx（input_testmininputmaxinput）;

an=sim（netinputn）;

test_simu=postmnmx（anminoutputmaxoutput）;

error=test_simu-output_train;

plot（error）

k=error./output_train

 属性            大小     日期    时间   名称
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