遗传算法在自变量降维中的应用

遗传算法对自变量降维优化，并对BP神经网络的训练进行优化

function Val = de_code（x）
% 全局变量声明
global S P_train T_train P_test T_test mint maxt 
global p t r s s1 s2
% 数据提取
x = x（:1:S）;
[mn] = find（x == 1）;
p_train = zeros（size（n2）size（T_train2））;
p_test = zeros（size（n2）size（T_test2））;
for i = 1:length（n）
    p_train（i:） = P_train（n（i）:）;
    p_test（i:） = P_test（n（i）:）;
end
t_train = T_train;
p = p_train;
t = t_train;
% 遗传算法优化BP网络权值和阈值
r = size（p1）;
s2 = size（t1）;
s = r*s1 + s1*s2 + s1 + s2;
aa = ones（s1）*[-11];
popu = 20;  % 种群规模
initPpp = initializega（popuaa‘gabpEval‘）;  % 初始化种群
gen = 100;  % 遗传代数
% 调用GAOT工具箱，其中目标函数定义为gabpEval
x = ga（aa‘gabpEval‘[]initPpp[1e-6 1 0]‘maxGenTerm‘gen...
‘normGeomSelect‘0.09‘arithXover‘2‘nonUnifMutation‘[2 gen 3]）;
% 创建BP网络
net = newff（minmax（p_train）[s11]{‘tansig‘‘purelin‘}‘trainlm‘）;
% 将优化得到的权值和阈值赋值给BP网络
[W1B1W2B2] = gadecod（x）;
net.IW{11} = W1;
net.LW{21} = W2;
net.b{1} = B1;
net.b{2} = B2;
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.show = 10;
net.trainParam.goal = 0.1;
net.trainParam.lr = 0.1;
net.trainParam.showwindow = 0;
% 训练网络
net = train（netp_traint_train）;
% 仿真测试
tn_sim = sim（netp_test）;
% 反归一化
t_sim = postmnmx（tn_simmintmaxt）;
% 计算均方误差
SE = sse（t_sim - T_test）;
% 计算适应度函数值
Val = 1/SE;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件        113  2010-11-16 20:42  fitness.m

     文件        121  2010-11-16 20:42  gabpEval.m

     文件        714  2010-11-16 20:43  gadecod.m

     文件       4394  2013-09-02 15:47  main.m

     文件        520  2013-09-02 15:46  Readme.txt

     文件       1419  1998-04-14 13:26  gaot\adjswapMutation.m

     文件       1487  1998-04-15 08:46  gaot\arithXover.m

     文件       1495  1998-04-14 13:26  gaot\b2f.m

     文件       2080  1998-04-14 13:26  gaot\binaryExample.m

     文件       1504  1998-04-15 08:48  gaot\binaryMutation.m

     文件       1639  1998-04-14 13:26  gaot\boundaryMutation.m

     文件       1382  1998-04-14 13:26  gaot\calcbits.m

     文件       4761  1998-04-17 09:46  gaot\Contents.m

     文件       1451  1998-04-14 13:26  gaot\coranaEval.m

     文件       1538  1998-04-14 13:26  gaot\coranaFeval.m

     文件       1222  1998-04-14 13:26  gaot\coranaMin.m

     文件       1654  1998-04-14 13:26  gaot\cyclicXover.m

     文件       1471  1998-04-14 13:26  gaot\delta.m

     文件       6837  1998-04-28 08:17  gaot\dists.m

     文件       1586  1998-04-14 13:26  gaot\EER.m

     文件       2348  1998-04-14 13:26  gaot\enhancederXover.m

     文件       2118  1998-04-14 13:26  gaot\erXover.m

     文件       1496  2010-05-07 16:22  gaot\f2b.m

     文件       2322  1998-04-14 13:26  gaot\floatExample.m

     文件       2137  1998-04-14 13:26  gaot\floatGradExample.m

     文件      10805  1998-04-14 13:26  gaot\ga.m

     文件       4213  1998-04-14 13:26  gaot\gademo.m

     文件       3887  1998-04-14 13:26  gaot\gademo1.m

     文件       1275  1998-04-14 13:26  gaot\gademo1eval1.m

     文件       2840  1998-09-08 09:17  gaot\gademo2.m

............此处省略38个文件信息