GA-BP回归预测 | Matlab 遗传算法优化算法优化BP神经网络回归预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

在机器学习和人工智能领域，BP神经网络一直是一种常用的回归预测模型。然而，由于网络结构复杂性和参数调整的困难性，BP神经网络的性能往往受到限制。为了克服这些限制，研究人员提出了许多优化算法来改进BP神经网络的性能。其中，遗传算法是一种常用的优化算法之一，可以有效地优化BP神经网络的权重和阈值。

遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，搜索最优解。在优化BP神经网络中，遗传算法可以被用来优化网络的权重和阈值，以提高网络的性能和预测精度。

首先，我们需要定义适应度函数。在优化BP神经网络的过程中，适应度函数可以衡量网络的性能。通常情况下，我们可以使用均方误差（MSE）作为适应度函数，即将网络的预测值与实际值之间的差异平方化，并求其平均值。通过最小化适应度函数，我们可以找到最佳的网络权重和阈值，从而提高预测精度。

接下来，我们需要定义遗传算法的基本操作。遗传算法包括选择、交叉和变异等操作。选择操作根据适应度函数的值选择优秀的个体，使它们有更高的概率被选中作为父代。交叉操作通过交换父代的基因信息来产生新的个体。变异操作则是在新个体的基因信息中引入随机扰动，以增加搜索空间。

在优化BP神经网络中，遗传算法的应用可以分为两个阶段。首先，我们需要初始化种群，即随机生成一组初始个体。这些个体的权重和阈值将作为BP神经网络的初始值。然后，我们通过迭代的方式，不断更新和优化这些个体的权重和阈值。在每一次迭代中，我们根据适应度函数的值选择优秀的个体，并使用交叉和变异操作生成新的个体。经过多次迭代，我们可以找到最佳的个体，即具有最低适应度函数值的个体，其对应的权重和阈值将作为最终的BP神经网络模型。

通过遗传算法优化BP神经网络，我们可以有效地提高回归预测的精度和性能。遗传算法能够全局搜索网络的最优解，避免了局部最优解的陷阱。此外，遗传算法还可以自动调整网络的结构和参数，提高网络的鲁棒性和泛化能力。

总结起来，遗传算法是一种有效的优化算法，可以用于优化BP神经网络的回归预测。通过定义适应度函数和基本操作，并通过迭代的方式不断更新和优化个体，我们可以找到最佳的网络权重和阈值，提高预测精度和性能。遗传算法的应用可以使BP神经网络更加强大和可靠，为回归预测问题提供更好的解决方案。

📣 部分代码

function error = fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn)%该函数用来计算适应度值%x          input     个体%inputnum   input     输入层节点数%outputnum  input     隐含层节点数%net        input     网络%inputn     input     训练输入数据%outputn    input     训练输出数据%error      output    个体适应度值%提取w1=x(1:inputnum*hiddennum);B1=x(inputnum*hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum);w2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum);B2=x(inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+1:inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum);net=newff(inputn,outputn,hiddennum);%网络进化参数net.trainParam.epochs=20;net.trainParam.lr=0.01;net.trainParam.goal=0.00001;net.trainParam.show=100;net.trainParam.showWindow=0; %网络权值赋值net.iw{1,1}=reshape(w1,hiddennum,inputnum);net.lw{2,1}=reshape(w2,outputnum,hiddennum);net.b{1}=reshape(B1,hiddennum,1);net.b{2}=B2;%网络训练net=train(net,inputn,outputn);an=sim(net,inputn);error=sum(abs(an-outputn));

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王德民.基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测[J].电子设计工程, 2013, 21(22):4.DOI:10.3969/j.issn.1674-6236.2013.22.028.

[2] 王德民.基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测[J].电子设计工程, 2013.DOI:CNKI:SUN:GWDZ.0.2013-22-030.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合