transmit.asv

该程序用遗传算法对人工神经网络进行优化

testdata_BJ
weight_BJ
realdata_BJ
%test_BJ_1_5
%test_BJ_6_10
%test_BJ_11_15
%getfit
OldW=struct('input',testdat,'w1',{w11,w12,w13,w14,w15,w16,w17,w18,w19,w110,w111,w112,w113,w114,w115},...
            'w2',{w21,w22,w23,w24,w25,w26,w27,w28,w29,w210,w211,w212,w213,w214,w215},...
            'b1',{b11,b12,b13,b14,b15,b16,b17,b18,b19,b110,b111,b112,b113,b114,b115},...
            'b2',{b21,b22,b23,b24,b25,b26,b27,b28,b29,b210,b211,b212,b213,b214,b215},...
            'output',{realdat});
%迭代次数为gm=200;
gm=200;
NewW=OldW;
for j=1:length(NewW)
        [se(j),NewW(j).output]=cerr(NewW(j).w1,NewW(j).w2,NewW(j).b1,NewW(j).b2);
end   
for i=1:gm
    %当前迭代次数gc
    gc=i;
    %选择运算
    %适应值最大的染色体保留   
    k=location(se);
    NewW(1)=struct('input',testdat,'w1',NewW(k).w1,...
                  'w2',NewW(k).w2,...
                  'b1',NewW(k).b1,...
                  'b2',NewW(k).b2,...
                  'output',NewW(k).output);
    NewW=select(NewW.w1,se,gc,gm);
    
    %交叉运算
    NewW=cross(NewW,gc,gm);
    NewW=variation(NewW,gc,gm);
    for j=1:length(NewW)
        [se(j),NewW(j).output]=cerr(NewW(j).w1,NewW(j).w2,NewW(j).b1,NewW(j).b2);
    end   
end