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GA-BP回归-遗传算法(Genetic Algorithm)和反向传播神经网络(Backpropagation Neural Network)

GA-BP回归详细介绍

源码

什么是GA-BP回归?

GA-BP回归(遗传算法-反向传播回归,Genetic Algorithm-Backpropagation Regression)是一种结合了**遗传算法(Genetic Algorithm, GA)反向传播神经网络(Backpropagation Neural Network, BP)**的混合回归方法。该方法旨在通过遗传算法优化BP神经网络的初始权重和偏置,进而利用反向传播算法进一步调整网络参数,以提高模型的预测准确性和泛化能力。

GA-BP回归的组成部分
  1. 遗传算法(GA)

    • 种群初始化:随机生成一组候选解(即神经网络的权重和偏置)。
    • 适应度评估:评估每个候选解的适应度,通常基于模型的预测误差。
    • 选择操作:根据适应度选择优秀个体,保留优良基因。
    • 交叉操作:通过基因重组生成新的个体,促进种群多样性。
    • 变异操作:随机修改个体基因,防止陷入局部最优。
    • 迭代优化:重复适应度评估、选择、交叉和变异,逐步优化种群。
  2. 反向传播神经网络(BP)

    • 前向传播:计算网络的输出。
    • 误差计算:计算输出与真实值之间的误差。
    • 反向传播:根据误差调整网络权重和偏置,最小化误差。
GA-BP回归的工作原理

GA-BP回归通过以下步骤实现回归任务:

  1. 数据准备与预处理

    • 数据收集与整理:确保数据的完整性和准确性,处理缺失值和异常值。
    • 数据划分:将数据集划分为训练集和测试集,常用比例为70%训练集和30%测试集。
    • 数据预处理:对数据进行归一化或标准化处理,以提高模型的训练效果和稳定性。
  2. 构建BP神经网络

    • 网络结构设计:确定输入层、隐藏层和输出层的节点数,根据问题的复杂度和数据特性设计合适的网络架构。
    • 参数初始化:使用遗传算法优化网络的初始权重和偏置。
  3. 遗传算法优化

    • 编码:将BP神经网络的权重和偏置编码为染色体。
    • 适应度评估:使用训练集数据评估每个染色体对应的网络性能(如RMSE)。
    • 选择、交叉和变异:通过遗传操作生成新一代种群,逐步优化网络参数。
    • 终止条件:达到预设的最大代数或适应度阈值。
  4. 反向传播训练

    • 使用遗传算法优化后的权重和偏置作为BP神经网络的初始参数,进行反向传播训练,进一步调整网络参数以最小化预测误差。
  5. 模型预测与评估

    • 使用训练好的GA-BP模型对测试集数据进行回归预测,计算预测误差和其他性能指标。
    • 评估模型的回归准确性和泛化能力,分析模型的表现。
  6. 结果分析与可视化

    • 预测结果对比图:绘制真实值与预测值的对比图,直观展示模型的回归效果。
    • 优化迭代曲线:绘制遗传算法优化过程中适应度值的变化曲线,观察优化效果。
    • 散点图:绘制真实值与预测值的散点图,评估模型的拟合能力。
    • 相关指标:计算R²、MAE、MBE、MAPE、RMSE等回归性能指标,全面评估模型性能。
GA-BP回归的优势
  1. 避免局部最优

    • 遗传算法通过全局搜索策略,有助于跳出局部最优,找到更优的网络参数。
  2. 提高训练速度

    • 遗传算法优化后的初始权重和偏置为BP提供了良好的起点,减少了BP训练的收敛时间。
  3. 增强模型泛化能力

    • 结合遗传算法和BP的优势,GA-BP回归模型具有较强的泛化能力,能够在未见数据上表现良好。
  4. 适应性强

    • GA-BP回归适用于多种回归任务,尤其是在参数优化困难或数据复杂的情况下表现出色。
  5. 实现简单

    • 通过遗传算法和BP的组合,实现相对简单且高效的训练过程,适合不同领域的应用。
GA-BP回归的应用

GA-BP回归广泛应用于各类需要高精度预测和拟合的领域,包括但不限于:

  1. 金融预测

    • 股票价格预测:预测股票市场的未来价格走势。
    • 经济指标预测:预测GDP、通胀率等宏观经济指标。
  2. 工程与制造

    • 设备故障预测:预测设备的潜在故障,进行预防性维护。
    • 质量控制:拟合和预测制造过程中关键参数,确保产品质量。
  3. 环境科学

    • 污染物浓度预测:预测空气或水体中的污染物浓度,进行环境监测。
    • 气象预测:预测未来的气温、降水量等气象指标。
  4. 医疗健康

    • 疾病风险预测:预测个体患某种疾病的风险。
    • 医疗费用预测:预测患者的医疗费用支出。
  5. 市场营销

    • 销售预测:预测产品的未来销售量,优化库存管理。
    • 客户需求预测:预测客户的购买行为和需求变化,制定营销策略。
如何使用GA-BP回归

使用GA-BP回归模型主要包括以下步骤:

  1. 准备数据集

    • 数据收集与整理:确保数据的完整性和准确性,处理缺失值和异常值。
    • 数据划分:将数据集划分为训练集和测试集,常用比例为70%训练集和30%测试集。
    • 数据预处理:对数据进行归一化或标准化处理,以提高模型的训练效果和稳定性。
  2. 构建BP神经网络

    • 设计网络结构:确定输入层、隐藏层和输出层的节点数,设计合适的网络架构。
    • 参数初始化:通过遗传算法优化BP网络的初始权重和偏置。
  3. 遗传算法优化

    • 编码网络参数:将BP网络的权重和偏置编码为染色体。
    • 适应度评估:使用训练集数据评估每个染色体对应的网络性能。
    • 遗传操作:执行选择、交叉和变异操作,生成新一代种群。
    • 迭代优化:重复适应度评估和遗传操作,直到达到预设的终止条件。
  4. 反向传播训练

    • 使用遗传算法优化后的网络参数作为BP网络的初始参数,进行反向传播训练,进一步优化网络权重和偏置。
  5. 模型预测与评估

    • 使用训练好的GA-BP模型对测试集数据进行回归预测,计算预测误差和其他性能指标。
    • 评估模型的回归准确性和泛化能力,分析模型的表现。
  6. 结果分析与可视化

    • 预测结果对比图:绘制真实值与预测值的对比图,直观展示模型的回归效果。
    • 优化迭代曲线:绘制遗传算法优化过程中适应度值的变化曲线,观察优化效果。
    • 散点图:绘制真实值与预测值的散点图,评估模型的拟合能力。
    • 相关指标:计算并显示R²、MAE、MBE、MAPE、RMSE等回归性能指标,全面评估模型性能。

代码简介

该MATLAB代码实现了基于**遗传算法-反向传播(GA-BP)**的回归算法,简称“GA-BP回归”。主要包括以下文件:

  1. gadecod.m

    • 负责将遗传算法生成的染色体解码为BP神经网络的权重和偏置。
    • 计算隐层输出,并根据适应度评估模型性能。
  2. main.m

    • 主脚本文件,负责数据的读取、预处理、GA-BP模型的训练与预测、结果的可视化及性能指标的计算。

以下是包含详细中文注释的GA-BP回归MATLAB代码。


MATLAB代码(添加详细中文注释)

gadecod.m 文件代码
function [val, W1, B1, W2, B2] = gadecod(x)
    % GA-BP回归的解码函数
    % 输入:
    %   x - 染色体向量,包含BP网络的所有权重和偏置
    % 输出:
    %   val - 适应度值(基于预测误差)
    %   W1  - 输入权重矩阵
    %   B1  - 隐层偏置向量
    %   W2  - 输出权重矩阵
    %   B2  - 输出层偏置向量

    %% 读取主空间变量
    S1 = evalin('base', 'S1');             % 读取隐藏层神经元个数
    net = evalin('base', 'net');           % 读取神经网络对象
    p_train = evalin('base', 'p_train');   % 读取训练集输入数据
    t_train = evalin('base', 't_train');   % 读取训练集输出数据

    %% 参数初始化
    R2 = size(p_train, 1);                 % 输入节点数(特征维度)
    S2 = size(t_train, 1);                 % 输出节点数(目标维度)

    %% 输入权重编码
    W1 = zeros(S1, R2);                     % 初始化输入权重矩阵
    for i = 1 : S1
        for k = 1 : R2
            W1(i, k) = x(R2 * (i - 1) + k); % 从染色体中提取输入权重
        end
    end

    %% 输出权重编码
    W2 = zeros(S2, S1);                     % 初始化输出权重矩阵
    for i = 1 : S2
        for k = 1 : S1
            W2(i, k) = x(S1 * (i - 1) + k + R2 * S1); % 从染色体中提取输出权重
        end
    end

    %% 隐层偏置编码
    B1 = zeros(S1, 1);                      % 初始化隐层偏置向量
    for i = 1 : S1
        B1(i, 1) = x((R2 * S1 + S1 * S2) + i);      % 从染色体中提取隐层偏置
    end

    %% 输出层偏置编码
    B2 = zeros(S2, 1);                      % 初始化输出层偏置向量
    for i = 1 : S2
        B2(i, 1) = x((R2 * S1 + S1 * S2 + S1) + i); % 从染色体中提取输出层偏置
    end

    %% 赋值并计算
    net.IW{1, 1} = W1;                      % 将输入权重赋值给网络
    net.LW{2, 1} = W2;                      % 将输出权重赋值给网络
    net.b{1}     = B1;                      % 将隐层偏置赋值给网络
    net.b{2}     = B2;                      % 将输出层偏置赋值给网络

    %% 模型训练
    net.trainParam.showWindow = 0;           % 关闭训练窗口,避免干扰
    net = train(net, p_train, t_train);      % 使用训练集数据训练BP网络

    %% 仿真测试
    t_sim1 = sim(net, p_train);              % 使用训练集数据进行预测,得到训练集预测结果

    %% 计算适应度值
    val =  1 ./ (sqrt(sum((t_sim1 - t_train).^2) ./ length(t_sim1))); % 适应度值,RMSE的倒数
end
main.m 文件代码
%% 初始化
clear                % 清除工作区变量
close all            % 关闭所有图形窗口
clc                  % 清空命令行窗口
warning off          % 关闭警告信息

%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');  % 从Excel文件中读取数据,假设最后一列为目标变量

%% 添加路径
addpath('goat\')     % 添加遗传算法相关函数的路径(根据实际情况调整)

%% 数据分析
num_size = 0.7;                              % 设定训练集占数据集的比例(70%训练集,30%测试集)
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出(目标变量)
num_samples = size(res, 1);                  % 计算样本个数(数据集中的行数)
res = res(randperm(num_samples), :);         % 随机打乱数据集顺序,以避免数据排序带来的偏差(如果不希望打乱可注释该行)
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 计算训练集样本个数(四舍五入)
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度(总列数减去输出维度)

%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';       % 训练集输入,转置使每列为一个样本 (f_ * Q_train)
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)'; % 训练集输出,转置使每列为一个样本 (outdim * Q_train)
M = size(P_train, 2);                        % 训练集样本数

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';   % 测试集输入,转置使每列为一个样本 (f_ * Q_test)
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)'; % 测试集输出,转置使每列为一个样本 (outdim * Q_test)
N = size(P_test, 2);                          % 测试集样本数

%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);          % 对训练集输入进行归一化,范围[0,1]
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );         % 使用训练集的归一化参数对测试集输入进行归一化

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);          % 对训练集输出进行归一化,范围[0,1]
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output );         % 使用训练集的归一化参数对测试集输出进行归一化

%% 建立模型
S1 = 5;           % 隐藏层节点个数
net = newff(p_train, t_train, S1); % 创建前馈神经网络,隐藏层节点数为S1

%% 设置参数
net.trainParam.epochs = 1000;        % 设置最大训练次数为1000
net.trainParam.goal   = 1e-6;        % 设置训练目标误差为1e-6
net.trainParam.lr     = 0.01;        % 设置学习率为0.01

%% 设置优化参数
gen = 50;                       % 遗传算法迭代代数
pop_num = 5;                    % 遗传算法种群规模
S = size(p_train, 1) * S1 + S1 * size(t_train, 1) + S1 + size(t_train, 1); 
% 计算优化参数个数:输入权重 + 输出权重 + 隐层偏置 + 输出偏置

bounds = ones(S, 1) * [-1, 1];  % 优化变量边界,所有参数范围在[-1, 1]

%% 初始化种群
prec = [1e-6, 1];               % 编码精度参数
normGeomSelect = 0.09;          % 选择函数的参数
arithXover = 2;                 % 交叉函数的参数
nonUnifMutation = [2 gen 3];    % 变异函数的参数

initPpp = initializega(pop_num, bounds, 'gadecod', [], prec);  
% 初始化遗传算法种群,使用gadecod函数作为评估函数

%% 优化算法
[Bestpop, endPop, bPop, trace] = ga(bounds, 'gadecod', [], initPpp, [prec, 0], 'maxGenTerm', gen,...
                           'normGeomSelect', normGeomSelect, 'arithXover', arithXover, ...
                           'nonUnifMutation', nonUnifMutation);
% 执行遗传算法优化,寻找最优染色体

%% 获取最优参数
[val, W1, B1, W2, B2] = gadecod(Bestpop); % 解码最优染色体,获取网络权重和偏置

%% 参数赋值
net.IW{1, 1} = W1;                % 将输入权重赋值给网络
net.LW{2, 1} = W2;                % 将输出权重赋值给网络
net.b{1}     = B1;                % 将隐层偏置赋值给网络
net.b{2}     = B2;                % 将输出层偏置赋值给网络

%% 模型训练
net.trainParam.showWindow = 1;       % 打开训练窗口
net = train(net, p_train, t_train);  % 使用训练集数据训练BP网络

%% 仿真测试
t_sim1 = sim(net, p_train);          % 使用训练集数据进行预测,得到训练集预测结果
t_sim2 = sim(net, p_test );          % 使用测试集数据进行预测,得到测试集预测结果

%% 数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);  % 将训练集预测结果反归一化,恢复到原始尺度
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);  % 将测试集预测结果反归一化,恢复到原始尺度

%% 均方根误差(RMSE)
error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);  % 计算训练集的均方根误差(RMSE)
error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);  % 计算测试集的均方根误差(RMSE)

%% 优化迭代曲线
figure
plot(trace(:, 1), 1 ./ trace(:, 2), 'LineWidth', 1.5); % 绘制适应度值变化曲线(适应度=1/RMSE)
xlabel('迭代次数');                                      % 设置X轴标签
ylabel('适应度值');                                      % 设置Y轴标签
title('适应度变化曲线');                                % 设置图形标题
grid on                                                 % 显示网格

%% 绘图
% 绘制训练集预测结果对比图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1) % 绘制真实值与预测值对比曲线
legend('真实值', '预测值')                                        % 添加图例
xlabel('预测样本')                                                % 设置X轴标签
ylabel('预测结果')                                                % 设置Y轴标签
string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]};      % 创建标题字符串
title(string)                                                    % 添加图形标题
xlim([1, M])                                                     % 设置X轴范围
grid                                                             % 显示网格

% 绘制测试集预测结果对比图
figure
plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1) % 绘制真实值与预测值对比曲线
legend('真实值', '预测值')                                        % 添加图例
xlabel('预测样本')                                                % 设置X轴标签
ylabel('预测结果')                                                % 设置Y轴标签
string = {'测试集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error2)]};       % 创建标题字符串
title(string)                                                    % 添加图形标题
xlim([1, N])                                                     % 设置X轴范围
grid                                                             % 显示网格

%% 相关指标计算
% R²
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;  % 计算训练集的决定系数R²
R2 = 1 - norm(T_test  - T_sim2)^2 / norm(T_test  - mean(T_test ))^2;  % 计算测试集的决定系数R²

disp(['训练集数据的R²为:', num2str(R1)])  % 显示训练集的R²
disp(['测试集数据的R²为:', num2str(R2)])  % 显示测试集的R²

% MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;  % 计算训练集的平均绝对误差MAE
mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;  % 计算测试集的平均绝对误差MAE

disp(['训练集数据的MAE为:', num2str(mae1)])  % 显示训练集的MAE
disp(['测试集数据的MAE为:', num2str(mae2)])  % 显示测试集的MAE

% MBE
mbe1 = sum(T_sim1 - T_train) ./ M ;  % 计算训练集的平均偏差误差MBE
mbe2 = sum(T_sim2 - T_test ) ./ N ;  % 计算测试集的平均偏差误差MBE

disp(['训练集数据的MBE为:', num2str(mbe1)])  % 显示训练集的MBE
disp(['测试集数据的MBE为:', num2str(mbe2)])  % 显示测试集的MBE

% MAPE
mape1 = sum(abs((T_sim1 - T_train)./T_train)) ./ M ;  % 计算训练集的平均绝对百分比误差MAPE
mape2 = sum(abs((T_sim2 - T_test )./T_test )) ./ N ;  % 计算测试集的平均绝对百分比误差MAPE

disp(['训练集数据的MAPE为:', num2str(mape1)])  % 显示训练集的MAPE
disp(['测试集数据的MAPE为:', num2str(mape2)])  % 显示测试集的MAPE

% RMSE
disp(['训练集数据的RMSE为:', num2str(error1)])  % 显示训练集的RMSE
disp(['测试集数据的RMSE为:', num2str(error2)])  % 显示测试集的RMSE

%% 绘制散点图
sz = 25;       % 设置散点大小
c = 'b';       % 设置散点颜色为蓝色

% 绘制训练集散点图
figure
scatter(T_train, T_sim1, sz, c)              % 绘制训练集真实值与预测值的散点图
hold on                                       % 保持图形
plot(xlim, ylim, '--k')                       % 绘制理想预测线(真实值等于预测值的对角线)
xlabel('训练集真实值');                        % 设置X轴标签
ylabel('训练集预测值');                        % 设置Y轴标签
xlim([min(T_train) max(T_train)])              % 设置X轴范围
ylim([min(T_sim1) max(T_sim1)])                % 设置Y轴范围
title('训练集预测值 vs. 训练集真实值')            % 设置图形标题

% 绘制测试集散点图
figure
scatter(T_test, T_sim2, sz, c)               % 绘制测试集真实值与预测值的散点图
hold on                                       % 保持图形
plot(xlim, ylim, '--k')                       % 绘制理想预测线(真实值等于预测值的对角线)
xlabel('测试集真实值');                         % 设置X轴标签
ylabel('测试集预测值');                         % 设置Y轴标签
xlim([min(T_test) max(T_test)])                 % 设置X轴范围
ylim([min(T_sim2) max(T_sim2)])                 % 设置Y轴范围
title('测试集预测值 vs. 测试集真实值')             % 设置图形标题

代码说明

1. gadecod.m 文件说明

gadecod.m 是GA-BP回归中的解码函数,负责将遗传算法生成的染色体向量解码为BP神经网络的权重和偏置,并计算适应度值。

  • 输入参数

    • x:染色体向量,包含BP网络的所有权重和偏置。
  • 输出参数

    • val:适应度值,基于训练集的均方根误差(RMSE)的倒数。
    • W1:输入权重矩阵,连接输入层和隐藏层。
    • B1:隐藏层偏置向量。
    • W2:输出权重矩阵,连接隐藏层和输出层。
    • B2:输出层偏置向量。

主要步骤

  1. 读取主空间变量

    • 从MATLAB的主工作空间中读取隐藏层神经元个数S1、神经网络对象net、训练集输入数据p_train和训练集输出数据t_train
  2. 参数初始化

    • 确定输入节点数R2(特征维度)和输出节点数S2(目标维度)。
  3. 输入权重编码

    • 从染色体向量x中提取输入权重W1,构建输入权重矩阵。
  4. 输出权重编码

    • 从染色体向量x中提取输出权重W2,构建输出权重矩阵。
  5. 隐层偏置编码

    • 从染色体向量x中提取隐藏层偏置B1
  6. 输出层偏置编码

    • 从染色体向量x中提取输出层偏置B2
  7. 赋值并计算

    • 将解码得到的权重和偏置赋值给神经网络对象net的相应部分。
  8. 模型训练

    • 关闭训练窗口,避免在解码过程中弹出训练界面。
    • 使用训练集数据训练BP神经网络,更新网络参数。
  9. 仿真测试

    • 使用训练集数据进行仿真预测,得到训练集的预测结果t_sim1
  10. 计算适应度值

    • 通过计算训练集预测结果与真实值之间的均方根误差(RMSE),并取其倒数作为适应度值val。适应度值越大,表示模型性能越好。
2. main.m 文件说明

main.m 是GA-BP回归的主脚本文件,负责数据的读取、预处理、GA优化、BP训练与预测、结果的可视化及性能指标的计算。

主要步骤

  1. 初始化

    • 清除工作区变量、关闭所有图形窗口、清空命令行窗口、关闭警告信息,确保代码运行环境的干净和无干扰。
  2. 导入数据

    • 使用xlsread函数从Excel文件数据集.xlsx中读取数据,假设数据集的最后一列为目标变量(需要预测的值),其他列为输入特征。
  3. 添加路径

    • 使用addpath函数添加遗传算法相关函数的路径,例如GA工具箱或自定义的GA函数所在的目录(根据实际情况调整)。
  4. 数据分析

    • 设定训练集占数据集的比例为70%(num_size = 0.7)。
    • 设定数据集的最后一列为输出(目标变量,outdim = 1)。
    • 计算数据集中的样本总数num_samples
    • 使用randperm函数随机打乱数据集的顺序,以避免数据排序带来的偏差。如果不希望打乱数据集,可以注释掉该行代码。
    • 计算训练集的样本数量num_train_s
    • 计算输入特征的维度f_(总列数减去输出维度)。
  5. 划分训练集和测试集

    • 提取前num_train_s个样本的输入特征和输出目标作为训练集,并进行转置,使每列为一个样本(矩阵尺寸:输入特征维度 × 样本数)。
    • 提取剩余样本的输入特征和输出目标作为测试集,并进行转置,使每列为一个样本。
    • 获取训练集和测试集的样本数量MN
  6. 数据归一化

    • 使用mapminmax函数将训练集输入数据缩放到[0,1]的范围内,并保存归一化参数ps_input
    • 使用训练集的归一化参数对测试集输入数据进行同样的归一化处理,确保训练集和测试集的数据尺度一致。
    • 同样地,对训练集和测试集的输出数据进行归一化处理,保存归一化参数ps_output
  7. 建立模型

    • 设定隐藏层神经元数量S1为5。
    • 使用newff函数创建前馈神经网络,隐藏层节点数为S1
  8. 设置参数

    • 设置BP网络的训练参数:
      • epochs:最大训练次数为1000次。
      • goal:训练目标误差为1e-6。
      • lr:学习率为0.01。
  9. 设置优化参数

    • 设定遗传算法的优化参数:
      • gen:遗传算法迭代代数为50。
      • pop_num:遗传算法种群规模为5。
      • S:计算优化参数个数,包括输入权重、输出权重、隐层偏置和输出层偏置。
      • bounds:设置优化变量的边界范围,所有参数范围在[-1, 1]。
  10. 初始化种群

    • 设置遗传算法的编码精度参数prec
    • 设置选择函数的参数normGeomSelect
    • 设置交叉函数的参数arithXover
    • 设置变异函数的参数nonUnifMutation
    • 使用initializega函数初始化遗传算法种群,传入种群规模、参数边界、评估函数gadecod、初始种群initPpp和编码精度参数。
  11. 优化算法

    • 使用ga函数执行遗传算法优化,寻找最优染色体。传入参数包括边界、评估函数gadecod、初始种群、精度参数等。
    • Bestpop:最优染色体。
    • trace:记录每代的适应度值。
  12. 获取最优参数

    • 使用gadecod函数解码最优染色体Bestpop,获取网络的输入权重W1、隐层偏置B1、输出权重W2和输出层偏置B2,以及适应度值val
  13. 参数赋值

    • 将解码得到的权重和偏置赋值给BP神经网络对象net的相应部分。
  14. 模型训练

    • 设置BP网络的训练窗口显示状态为打开(showWindow = 1)。
    • 使用train函数对BP神经网络进行训练,进一步优化网络参数。
  15. 仿真测试

    • 使用sim函数对训练集和测试集数据进行预测,得到训练集的预测结果t_sim1和测试集的预测结果t_sim2
  16. 数据反归一化

    • 使用mapminmax('reverse', ...)函数将训练集和测试集的预测结果反归一化,恢复到原始数据的尺度,得到T_sim1T_sim2
  17. 均方根误差(RMSE)

    • 计算训练集和测试集的均方根误差error1error2,衡量模型的回归性能。
  18. 优化迭代曲线

    • 绘制遗传算法优化过程中适应度值的变化曲线,观察优化效果。适应度值为1/RMSE,适应度越大表示RMSE越小,模型性能越好。
  19. 绘图

    • 训练集预测结果对比图
      • 使用plot函数绘制训练集的真实值与预测值对比曲线,红色星号表示真实值,蓝色圆圈表示预测值。
      • 添加图例、坐标轴标签、标题和网格,提升图形的可读性。
      • 设置X轴范围为[1, M]。
    • 测试集预测结果对比图
      • 使用plot函数绘制测试集的真实值与预测值对比曲线,红色星号表示真实值,蓝色圆圈表示预测值。
      • 添加图例、坐标轴标签、标题和网格,提升图形的可读性。
      • 设置X轴范围为[1, N]。
  20. 相关指标计算

    • 决定系数(R²)
      • 计算训练集和测试集的决定系数R1R2,衡量模型对数据的拟合程度。
      • 使用disp函数显示R²值。
    • 平均绝对误差(MAE)
      • 计算训练集和测试集的平均绝对误差mae1mae2
      • 使用disp函数显示MAE值。
    • 平均偏差误差(MBE)
      • 计算训练集和测试集的平均偏差误差mbe1mbe2,衡量模型是否存在系统性偏差。
      • 使用disp函数显示MBE值。
    • 平均绝对百分比误差(MAPE)
      • 计算训练集和测试集的平均绝对百分比误差mape1mape2
      • 使用disp函数显示MAPE值。
    • 均方根误差(RMSE)
      • 使用disp函数显示训练集和测试集的RMSE值。
  21. 绘制散点图

    • 训练集散点图
      • 使用scatter函数绘制训练集真实值与预测值的散点图,蓝色散点表示预测结果。
      • 使用plot函数绘制理想预测线(真实值等于预测值的对角线)。
      • 设置坐标轴标签、图形标题、轴范围,并显示网格。
    • 测试集散点图
      • 使用scatter函数绘制测试集真实值与预测值的散点图,蓝色散点表示预测结果。
      • 使用plot函数绘制理想预测线(真实值等于预测值的对角线)。
      • 设置坐标轴标签、图形标题、轴范围,并显示网格。

代码使用注意事项

  1. 数据集格式

    • 目标变量:确保数据集.xlsx的最后一列为目标变量,且目标变量为数值型数据。如果目标变量为分类标签,需先进行数值编码。
    • 特征类型:数据集的其他列应为数值型特征,适合进行归一化处理。如果特征包含类别变量,需先进行编码转换。
  2. 参数调整

    • 隐藏层神经元数量(S1):在main.m文件中通过S1 = 5设定。根据数据集的复杂度和特征数量调整隐藏层的神经元数量,神经元数量过少可能导致欠拟合,过多则可能导致过拟合。
    • 遗传算法参数
      • 遗传代数(gen):通过gen = 50设置遗传算法的迭代代数。根据问题的复杂度和计算资源调整遗传代数,增加迭代代数可能提升优化效果,但也增加计算时间。
      • 种群规模(pop_num):通过pop_num = 5设置遗传算法的种群规模。较大的种群规模有助于提高搜索空间的覆盖率,但增加计算开销。
      • 优化变量边界(bounds):设置所有优化变量(权重和偏置)的范围在[-1, 1]。根据具体问题调整边界范围。
      • 选择、交叉和变异参数:通过normGeomSelectarithXovernonUnifMutation等参数控制遗传算法的选择、交叉和变异操作。适当调整这些参数以优化遗传算法的性能。
    • BP训练参数
      • 最大训练次数(epochs):通过net.trainParam.epochs = 1000设置BP网络的最大训练次数。根据训练误差的收敛情况调整训练次数,以避免过早停止或不必要的计算资源浪费。
      • 训练目标误差(goal):通过net.trainParam.goal = 1e-6设置BP网络的训练目标误差。根据实际需求调整误差阈值,确保模型达到所需的精度。
      • 学习率(lr):通过net.trainParam.lr = 0.01设置BP网络的学习率。学习率影响权重更新的步长,较大的学习率可能加快收敛速度,但可能导致震荡或发散;较小的学习率则使收敛更稳定,但可能需要更多的迭代次数。
  3. 环境要求

    • MATLAB版本:确保使用的MATLAB版本支持newff函数以及遗传算法相关函数。较新的MATLAB版本中,newff函数已被feedforwardnet替代,根据实际使用的MATLAB版本调整函数调用。
    • 工具箱
      • 神经网络工具箱(Neural Network Toolbox):支持newfftrainsim等函数。
      • 遗传算法工具箱(Global Optimization Toolbox):支持ga函数。如果未安装,可以选择其他遗传算法实现或自行编写相关函数。
  4. 性能优化

    • 数据预处理:除了归一化处理,还可以考虑主成分分析(PCA)等降维方法,减少特征数量,提升模型训练效率和性能。
    • 网络结构优化:通过调整隐藏层的神经元数量、增加或减少隐藏层层数、选择不同的激活函数等方法优化网络结构,提升模型性能。
    • 遗传算法优化
      • 增加种群规模和遗传代数:可以提高优化效果,但需权衡计算时间。
      • 调整交叉和变异概率:适当调整交叉和变异概率,平衡种群多样性和收敛速度。
    • 正则化:在BP训练过程中,可以引入正则化方法(如L2正则化)以防止模型过拟合,提高泛化能力。
  5. 结果验证

    • 交叉验证:采用k折交叉验证方法评估模型的稳定性和泛化能力,避免因数据划分偶然性导致的性能波动。
    • 多次运行:由于遗传算法和BP神经网络对初始权重敏感,建议多次运行模型,取平均性能指标,以获得更稳定的评估结果。
    • 模型对比:将GA-BP回归模型与其他回归模型(如传统BP回归、支持向量回归、随机森林回归等)进行对比,评估不同模型在相同数据集上的表现差异。
  6. 性能指标理解

    • 决定系数(R²):衡量模型对数据的拟合程度,值越接近1表示模型解释变量变异的能力越强。
    • 平均绝对误差(MAE):表示预测值与真实值之间的平均绝对差异,值越小表示模型性能越好。
    • 平均偏差误差(MBE):表示预测值与真实值之间的平均差异,正值表示模型倾向于高估,负值表示模型倾向于低估。
    • 平均绝对百分比误差(MAPE):表示预测值与真实值之间的平均绝对百分比差异,适用于评估相对误差。
    • 均方根误差(RMSE):表示预测值与真实值之间的平方差的平均值的平方根,值越小表示模型性能越好。
  7. 网络分析与可视化

    • 遗传算法优化过程:通过绘制适应度值变化曲线,观察遗传算法的优化效果,了解适应度值随迭代次数的变化趋势。
    • 模型结构可视化:可以使用view(net)函数可视化BP神经网络的结构,便于理解网络的各层组成和参数设置。
    • 训练过程可视化:通过BP训练过程中打开训练窗口(showWindow = 1),实时观察训练误差的变化,了解模型的收敛情况。
  8. 代码适应性

    • 网络层调整:根据实际数据和任务需求,调整网络层的数量和参数,例如增加更多的隐藏层、调整隐藏层神经元数量、修改学习率等。
    • 遗传算法评估函数:确保gadecod函数正确实现,能够准确解码染色体并计算适应度值。根据需要,可以修改gadecod函数以适应不同的网络结构或优化目标。

通过理解和应用上述GA-BP回归模型,用户可以有效地处理各种回归任务,充分发挥遗传算法在全局优化和BP神经网络在局部优化方面的优势,提升模型的预测准确性和鲁棒性。


http://www.kler.cn/a/448885.html

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