matlab遗传算法程序错误，出问题了，求高手指点！

Xiao锺 2024-06-01 04:26:00

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我给你写个正确的吧，你看，% 清空环境变量clcclear% %% 网络结构建立%读取数据load data input output%节点个数inputnum=2;hiddennum=5;outputnum=1;%训练数据和预测数据input_train=input(1:1900,:)';input_test=input(1901:2000,:)';output_train=output(1:1900)';output_test=output(1901:2000)';%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%构建网络net=newff(inputn,outputn,hiddennum);%% 遗传算法参数初始化maxgen=20; %进化代数，即迭代次数sizepop=10; %种群规模pcross=[0.2]; %交叉概率选择，0和1之间pmutation=[0.1]; %变异概率选择，0和1之间%节点总数numsum=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum;lenchrom=ones(1,numsum); bound=[-3*ones(numsum,1) 3*ones(numsum,1)]; %数据范围%------------------------------------------------------种群初始化--------------------------------------------------------individuals=struct('fitness',zeros(1,sizepop), 'chrom',[]); %将种群信息定义为一个结构体**gfitness=[]; %每一代种群的平均适应度bestfitness=[]; %每一代种群的最佳适应度bestchrom=[]; %适应度最好的染色体%初始化种群for i=1:sizepop %随机产生一个种群 individuals.chrom(i,:)=code(lenchrom,bound); %编码（binary和grey的编码结果为一个实数，float的编码结果为一个实数向量） x=individuals.chrom(i,:); %计算适应度 individuals.fitness(i)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn); %染色体的适应度endfitrecord=[];%找最好的染色体[bestfitness bestindex]=min(individuals.fitness);bestchrom=individuals.chrom(bestindex,:); %最好的染色体**gfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %染色体的平均适应度% 记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度trace=[**gfitness bestfitness]; %% 迭代求解最佳初始阀值和权值% 进化开始for i=1:maxgen i % 选择 individuals=select(individuals,sizepop); **gfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; %交叉 individuals.chrom=cross(pcross,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,bound); % 变异 individuals.chrom=mutation(pmutation,lenchrom,individuals.chrom,sizepop,i,maxgen,bound); % 计算适应度 for j=1:sizepop x=individuals.chrom(j,:); %解码 individuals.fitness(j)=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn); end %找到最小和最大适应度的染色体及它们在种群中的位置 [newbestfitness,newbestindex]=min(individuals.fitness); [worestfitness,worestindex]=max(individuals.fitness); % 代替上一次进化中最好的染色体 if bestfitness>newbestfitness bestfitness=newbestfitness; bestchrom=individuals.chrom(newbestindex,:); end individuals.chrom(worestindex,:)=bestchrom; individuals.fitness(worestindex)=bestfitness; **gfitness=sum(individuals.fitness)/sizepop; trace=[trace;**gfitness bestfitness]; %记录每一代进化中最好的适应度和平均适应度 fitrecord=[fitrecord;individuals.fitness];end%% 遗传算法结果分析 figure(1)[r c]=size(trace);plot([1:r]',trace(:,2),'b--');title(['适应度曲线 ' '终止代数＝' num2str(maxgen)]);xlabel('进化代数');ylabel('适应度');legend('平均适应度','最佳适应度');d**p('适应度变量');%% 把最优初始阀值权值赋予网络预测% %用遗传算法优化的bp网络进行值预测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.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;%% bp网络训练%网络进化参数net.trainparam.epochs=100;net.trainparam.lr=0.1;%net.trainparam.goal=0.00001;%网络训练[net,per2]=train(net,inputn,outputn);%% bp网络预测%数据归一化inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);an=sim(net,inputn_test);test_simu=mapminmax('reverse',an,outputps);error=test_simu-output_test; 20210311

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