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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 仿真模拟 » MATLAB » 【求助】Matlab中bp 和 遗传算法问题
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铜虫 (小有名气)

[交流] 【求助】Matlab中bp 和 遗传算法问题

%  程序一：GA训练BP权值的主函数
function net=GABPNET(XX,YY)
%--------------------------------------------------------------------------
%  GABPNET.m
%  使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化，再用BP算法训练网络
%--------------------------------------------------------------------------
%数据归一化预处理
nntwarn off
p=[
80 12 8.0  1.05  0 3  ;
80 16 10.0  0.70  0 3  ;
90 8 8.0  0.70  0 3  ;
90 12 10.0  1.40  0 3  ;
90 16 6.0  1.05  0 3  ;
100 8 10.0  1.05  0 3  ;
100 12 6.0  0.70  0 3  ;
80 8 6.0  1.40  54 3  ;
80 12 8.0  1.05  54 3  ;
80 16 10.0  0.70  54 3  ;
90 12 10.0  1.40  54 3  ;
90 16 6.0  1.05  54 3  ;
100 12 6.0  0.70  54 3  ;
100 16 8.0  1.40  54 3  ;
80 8 6.0  1.40  0 0  ;
80 12 8.0  1.05  0 0  ;
80 16 10.0  0.70  0 0  ;
90 8 8.0  0.70  0 0  ;
100 8 10.0  1.05  0 0  ;
100 12 6.0  0.70  0 0  ;
100 16 8.0  1.40  0 0  ;
100 8 20.0  1.40  54 3  ;
100 8 12.5  1.40  54 3  ;
100 8 10.0  1.40  54 3  ;
100 8 6.0  1.40  54 3  ;
60 8 10.0  1.40  54 3  ;
70 8 10.0  1.40  54 3  ;
90 8 10.0  1.40  54 3  ;
100 8 10.0  1.40  54 3  ;
100 8 10.0  1.40  33 3  ;
100 8 10.0  1.40  40 3  ;
100 8 10.0  1.40  48 3  ;
100 8 10.0  1.40  54 3  ;
80 8 6.0  1.40  0 3  ;
100 16 8.0  1.40  0 3  ;
90 8 8.0  0.70  54 3  ;
100 8 10.0  1.05  54 3  ;
90 12 10.0  1.40  0 0  ;
90 16 6.0  1.05  0 0  ;
100 8 10.0  1.40  16 3  ;
100 8 8.0  1.40  54 3  ;
80 8 10.0  1.40  54 3  ;
]';
for  i=1:6
p(i,= (p(i,-mean(p(i,))/std(p(i,);
   end
p1=p(:,1:33);
p_test=p(:,34:42);
t1=[
0.2491  ;
0.3600  ;
0.4110  ;
0.2953  ;
0.4061  ;
0.4224  ;
0.3920  ;
0.4784  ;
0.6081  ;
0.5438  ;
0.5481  ;
0.6396  ;
0.6492  ;
0.7724  ;
0.0929  ;
0.1638  ;
0.2390  ;
0.1406  ;
0.3080  ;
0.2766  ;
0.4398  ;
0.9010  ;
0.8390  ;
0.7750  ;
0.5300  ;
0.4607  ;
0.5300  ;
0.6204  ;
0.7720  ;
0.5780  ;
0.6870  ;
0.7750  ;
0.7830  ;
]';
t_test=[
0.2672  ;
0.5967  ;
0.6204  ;
0.6779  ;
0.1627  ;
0.3047  ;
0.5000  ;
0.5779  ;
0.5881  ;
]';

%输入向量


%创建网络
net=newff(minmax(p1),[8,1],{'tansig','logsig'},'trainlm');
%下面使用遗传算法对网络进行优化
P=p1;
T=t1;
[R,Q]=size(P);
[S2,Q]=size(T);
S1=8;%隐含层节点数
S=R*S1+S1*S2+S1+S2; % 遗传算法编码长度
aa=ones(S,1)*[-1,1];
popu=50;%种群规模
initPop=initializega(popu,aa,'mygabpEval');%初始化种群
gen=100;%遗传代数
%下面调用gaot工具箱，其中目标函数定义为gabpEval
[x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'mygabpEval',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,...
  'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 gen 3]);

%绘收敛曲线图
figure(1)
plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-');
hold on
plot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-');
xlabel('Generation');
ylabel('Sum-Squared Error');
figure(2)
plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-');
hold on
plot(trace(:,1),trace(:,2),'b-');
xlabel('Generation');
ylabel('Fittness');
%下面将初步得到的权值矩阵赋给尚未开始训练的BP网络
[W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=mygadecod(x);
net.LW{2,1}=W1;
net.LW{3,2}=W2;

%设置训练参数
net.trainParam.show=10;
net.trainParam.lr=0.06;
net.trainParam.epochs=500;
net.trainParam.goal=0.00000001;
%训练网络
% 程序二：适应值函数
function [sol, val] = mygabpEval(sol,options)
% val - the fittness of this individual
% sol - the individual, returned to allow for Lamarckian evolution
% options - [current_generation]
nntwarn off
p=[
80 12 8.0  1.05  0 3  ;
80 16 10.0  0.70  0 3  ;
90 8 8.0  0.70  0 3  ;
90 12 10.0  1.40  0 3  ;
90 16 6.0  1.05  0 3  ;
100 8 10.0  1.05  0 3  ;
100 12 6.0  0.70  0 3  ;
80 8 6.0  1.40  54 3  ;
80 12 8.0  1.05  54 3  ;
80 16 10.0  0.70  54 3  ;
90 12 10.0  1.40  54 3  ;
90 16 6.0  1.05  54 3  ;
100 12 6.0  0.70  54 3  ;
100 16 8.0  1.40  54 3  ;
80 8 6.0  1.40  0 0  ;
80 12 8.0  1.05  0 0  ;
80 16 10.0  0.70  0 0  ;
90 8 8.0  0.70  0 0  ;
100 8 10.0  1.05  0 0  ;
100 12 6.0  0.70  0 0  ;
100 16 8.0  1.40  0 0  ;
100 8 20.0  1.40  54 3  ;
100 8 12.5  1.40  54 3  ;
100 8 10.0  1.40  54 3  ;
100 8 6.0  1.40  54 3  ;
60 8 10.0  1.40  54 3  ;
70 8 10.0  1.40  54 3  ;
90 8 10.0  1.40  54 3  ;
100 8 10.0  1.40  54 3  ;
100 8 10.0  1.40  33 3  ;
100 8 10.0  1.40  40 3  ;
100 8 10.0  1.40  48 3  ;
100 8 10.0  1.40  54 3  ;
80 8 6.0  1.40  0 3  ;
100 16 8.0  1.40  0 3  ;
90 8 8.0  0.70  54 3  ;
100 8 10.0  1.05  54 3  ;
90 12 10.0  1.40  0 0  ;
90 16 6.0  1.05  0 0  ;
100 8 10.0  1.40  16 3  ;
100 8 8.0  1.40  54 3  ;
80 8 10.0  1.40  54 3  ;
]';
for  i=1:6
p(i,= (p(i,-mean(p(i,))/std(p(i,);
   end
p1=p(:,1:33);
p_test=p(:,34:42);
t1=[
0.2491  ;
0.3600  ;
0.4110  ;
0.2953  ;
0.4061  ;
0.4224  ;
0.3920  ;
0.4784  ;
0.6081  ;
0.5438  ;
0.5481  ;
0.6396  ;
0.6492  ;
0.7724  ;
0.0929  ;
0.1638  ;
0.2390  ;
0.1406  ;
0.3080  ;
0.2766  ;
0.4398  ;
0.9010  ;
0.8390  ;
0.7750  ;
0.5300  ;
0.4607  ;
0.5300  ;
0.6204  ;
0.7720  ;
0.5780  ;
0.6870  ;
0.7750  ;
0.7830  ;
]';
t_test=[
0.2672  ;
0.5967  ;
0.6204  ;
0.6779  ;
0.1627  ;
0.3047  ;
0.5000  ;
0.5779  ;
0.5881  ;
]';
P=p1;
T=t1;
[R,Q]=size(P);
[S2,Q]=size(T);
S1=8;%隐含层节点数
S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度
for i=1:S,
   x(i)=sol(i);
end;
[W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=mygadecod(x);

% 程序三：编解码函数
function [W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=mygadecod(x)
nntwarn off
p=[
80 12 8.0  1.05  0 3  ;
80 16 10.0  0.70  0 3  ;
90 8 8.0  0.70  0 3  ;
90 12 10.0  1.40  0 3  ;
90 16 6.0  1.05  0 3  ;
100 8 10.0  1.05  0 3  ;
100 12 6.0  0.70  0 3  ;
80 8 6.0  1.40  54 3  ;
80 12 8.0  1.05  54 3  ;
80 16 10.0  0.70  54 3  ;
90 12 10.0  1.40  54 3  ;
90 16 6.0  1.05  54 3  ;
100 12 6.0  0.70  54 3  ;
100 16 8.0  1.40  54 3  ;
80 8 6.0  1.40  0 0  ;
80 12 8.0  1.05  0 0  ;
80 16 10.0  0.70  0 0  ;
90 8 8.0  0.70  0 0  ;
100 8 10.0  1.05  0 0  ;
100 12 6.0  0.70  0 0  ;
100 16 8.0  1.40  0 0  ;
100 8 20.0  1.40  54 3  ;
100 8 12.5  1.40  54 3  ;
100 8 10.0  1.40  54 3  ;
100 8 6.0  1.40  54 3  ;
60 8 10.0  1.40  54 3  ;
70 8 10.0  1.40  54 3  ;
90 8 10.0  1.40  54 3  ;
100 8 10.0  1.40  54 3  ;
100 8 10.0  1.40  33 3  ;
100 8 10.0  1.40  40 3  ;
100 8 10.0  1.40  48 3  ;
100 8 10.0  1.40  54 3  ;
80 8 6.0  1.40  0 3  ;
100 16 8.0  1.40  0 3  ;
90 8 8.0  0.70  54 3  ;
100 8 10.0  1.05  54 3  ;
90 12 10.0  1.40  0 0  ;
90 16 6.0  1.05  0 0  ;
100 8 10.0  1.40  16 3  ;
100 8 8.0  1.40  54 3  ;
80 8 10.0  1.40  54 3  ;
]';
for  i=1:6
p(i,= (p(i,-mean(p(i,))/std(p(i,);
   end
p1=p(:,1:33);
p_test=p(:,34:42);
t1=[
0.2491  ;
0.3600  ;
0.4110  ;
0.2953  ;
0.4061  ;
0.4224  ;
0.3920  ;
0.4784  ;
0.6081  ;
0.5438  ;
0.5481  ;
0.6396  ;
0.6492  ;
0.7724  ;
0.0929  ;
0.1638  ;
0.2390  ;
0.1406  ;
0.3080  ;
0.2766  ;
0.4398  ;
0.9010  ;
0.8390  ;
0.7750  ;
0.5300  ;
0.4607  ;
0.5300  ;
0.6204  ;
0.7720  ;
0.5780  ;
0.6870  ;
0.7750  ;
0.7830  ;
]';
t_test=[
0.2672  ;
0.5967  ;
0.6204  ;
0.6779  ;
0.1627  ;
0.3047  ;
0.5000  ;
0.5779  ;
0.5881  ;
]';
P=p1;
T=t1;
[R,Q]=size(P);
[S2,Q]=size(T);
S1=8;%隐含层节点数
S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度
% 前R*S1个编码为W1
for i=1:S1,
    for k=1:R,
      W1(i,k)=x(R*(i-1)+k);
    end
end
% 接着的S1*S2个编码（即第R*S1个后的编码）为W2
for i=1:S2,
   for k=1:S1,
      W2(i,k)=x(S1*(i-1)+k+R*S1);
   end
end

% 接着的S1个编码（即第R*S1+S1*S2个后的编码）为B1
for i=1:S1,
   B1(i,1)=x((R*S1+S1*S2)+i);
end
% 接着的S2个编码（即第R*S1+S1*S2+S1个后的编码）为B2
for i=1:S2,
   B2(i,1)=x((R*S1+S1*S2+S1)+i);
end
% 计算S1与S2层的输出
A1=tansig(W1*P,B1);
A2=logsig(W2*A1,B2);
% 计算误差平方和
SE=sumsqr(T-A2);
val=1/SE; % 遗传算法的适应值

本人依照网上的一个程序，自己编写了一个，但是运行时老是出现Error using ==> network.subsasgn
net.LW{2,1} must be a 1-by-8 matrix.
Error in ==> GABPNET at 147
net.LW{2,1}=W1;

恳请各位高手指点一下，不胜感激。
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