神经网络和遗传算法结合的函数极值寻优matlab算法

神经网络和遗传算法结合的函数极值寻优matlab算法

%% 清空环境变量
clc
clear

tic
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载输入输出数据
load data input output

%从1到2000间随机排序
k=rand（14000）;
[mn]=sort（k）;

%找出训练数据和预测数据
input_train=input（n（1:3900）:）‘;
output_train=output（n（1:3900）:）‘;
input_test=input（n（3901:4000）:）‘;
output_test=output（n（3901:4000）:）‘;

%选连样本输入输出数据归一化
[inputninputps]=mapminmax（input_train）;
[outputnoutputps]=mapminmax（output_train）;

%% BP网络训练
% %初始化网络结构
net=newff（inputnoutputn5）;

net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.0000004;

%网络训练
net=train（netinputnoutputn）;

%% BP网络预测
%预测数据归一化
inputn_test=mapminmax（‘apply‘input_testinputps）;
 
%网络预测输出
an=sim（netinputn_test）;
 
%网络输出反归一化
BPoutput=mapminmax（‘reverse‘anoutputps）;

%% 结果分析

figure（1）
plot（BPoutput‘:og‘）
hold on
plot（output_test‘-*‘）;
legend（‘预测输出‘‘期望输出‘‘fontsize‘12）
title（‘BP网络预测输出‘‘fontsize‘12）
xlabel（‘样本‘‘fontsize‘12）
ylabel（‘输出‘‘fontsize‘12）
print -dtiff -r600 4-3
%预测误差
error=BPoutput-output_test;

figure（2）
plot（error‘-*‘）
title（‘神经网络预测误差‘）

figure（3）
plot（（output_test-BPoutput）./BPoutput‘-*‘）;
title（‘神经网络预测误差百分比‘）

errorsum=sum（abs（error））

toc

save data net inputps outputps

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件         278  2009-12-26 21:25  案例4 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值\test.asv
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