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MATLAB代做-python代做-遗传算法的优化计算——建模自变量降维

时间:2019-2-19 16:33:03 点击:

  核心提示:MATLAB代做-python代做-遗传算法的优化计算——建模自变量降维...
%% 清空环境变量
clear all
clc
warning off
%% 声明全局变量
global P_train T_train P_test T_test  mint maxt S s1
S=30;
s1=50;
%% 导入数据
load data.mat
a=randperm(569);
Train=data(a(1:500),:);
Test=data(a(501:end),:);
% 训练数据
P_train=Train(:,3:end)';
T_train=Train(:,2)';
% 测试数据
P_test=Test(:,3:end)';
T_test=Test(:,2)';
% 显示实验条件
total_B=length(find(data(:,2)==1));
total_M=length(find(data(:,2)==2));
count_B=length(find(T_train==1));
count_M=length(find(T_train==2));
number_B=length(find(T_test==1));
number_M=length(find(T_test==2));
disp('实验条件为:');
disp(['病例总数:' num2str(569)...
      '  良性:' num2str(total_B)...
      '  恶性:' num2str(total_M)]);
disp(['训练集病例总数:' num2str(500)...
      '  良性:' num2str(count_B)...
      '  恶性:' num2str(count_M)]);
disp(['测试集病例总数:' num2str(69)...
      '  良性:' num2str(number_B)...
      '  恶性:' num2str(number_M)]);
%% 数据归一化
[P_train,minp,maxp,T_train,mint,maxt]=premnmx(P_train,T_train);
P_test=tramnmx(P_test,minp,maxp);
%% 创建单BP网络
t=cputime;
net_bp=newff(minmax(P_train),[s1,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
% 设置训练参数
net_bp.trainParam.epochs=1000;
net_bp.trainParam.show=10;
net_bp.trainParam.goal=0.1;
net_bp.trainParam.lr=0.1;
net_bp.trainParam.showwindow=0;
%% 训练单BP网络
net_bp=train(net_bp,P_train,T_train);
%% 仿真测试单BP网络
tn_bp_sim=sim(net_bp,P_test);
% 反归一化
T_bp_sim=postmnmx(tn_bp_sim,mint,maxt);
e=cputime-t;
T_bp_sim(T_bp_sim>1.5)=2;
T_bp_sim(T_bp_sim<1.5)=1;
result_bp=[T_bp_sim' T_test'];
%% 结果显示(单BP网络)
number_B_sim=length(find(T_bp_sim==1 & T_test==1));
number_M_sim=length(find(T_bp_sim==2 &T_test==2));
disp('(1)BP网络的测试结果为:');
disp(['良性乳腺肿瘤确诊:' num2str(number_B_sim)...
      '  误诊:' num2str(number_B-number_B_sim)...
      '  确诊率p1=' num2str(number_B_sim/number_B*100) '%']);
disp(['恶性乳腺肿瘤确诊:' num2str(number_M_sim)...
      '  误诊:' num2str(number_M-number_M_sim)...
      '  确诊率p2=' num2str(number_M_sim/number_M*100) '%']);
disp(['建模时间为:' num2str(e) 's'] );
%% 遗传算法优化
popu=20;  
bounds=ones(S,1)*[0,1];
% 产生初始种群
% initPop=crtbp(popu,S);
initPop=randint(popu,S,[0 1]);
% 计算初始种群适应度
initFit=zeros(popu,1);
for i=1:size(initPop,1)
    initFit(i)=de_code(initPop(i,:));
end
initPop=[initPop initFit];
gen=100; 
% 优化计算
[X,EndPop,BPop,Trace]=ga(bounds,'fitness',[],initPop,[1e-6 1 0],'maxGenTerm',...
    gen,'normGeomSelect',0.09,'simpleXover',2,'boundaryMutation',[2 gen 3]);
[m,n]=find(X==1);
disp(['优化筛选后的输入自变量编号为:' num2str(n)]);
% 绘制适应度函数进化曲线
figure
plot(Trace(:,1),Trace(:,3),'r:')
hold on
plot(Trace(:,1),Trace(:,2),'b')
xlabel('进化代数')
ylabel('适应度函数')
title('适应度函数进化曲线')
legend('平均适应度函数','最佳适应度函数')
xlim([1 gen])
%% 新训练集/测试集数据提取
p_train=zeros(size(n,2),size(T_train,2));
p_test=zeros(size(n,2),size(T_test,2));
for i=1:length(n)
    p_train(i,:)=P_train(n(i),:);
    p_test(i,:)=P_test(n(i),:);
end
t_train=T_train;
%% 创建优化BP网络
t=cputime;
net_ga=newff(minmax(p_train),[s1,1],{'tansig','purelin'},'trainlm');
% 训练参数设置
net_ga.trainParam.epochs=1000;
net_ga.trainParam.show=10;
net_ga.trainParam.goal=0.1;
net_ga.trainParam.lr=0.1;
net_ga.trainParam.showwindow=0;
%% 训练优化BP网络
net_ga=train(net_ga,p_train,t_train);
%% 仿真测试优化BP网络
tn_ga_sim=sim(net_ga,p_test);
% 反归一化
T_ga_sim=postmnmx(tn_ga_sim,mint,maxt);
e=cputime-t;
T_ga_sim(T_ga_sim>1.5)=2;
T_ga_sim(T_ga_sim<1.5)=1;
result_ga=[T_ga_sim' T_test'];
%% 结果显示(优化BP网络)
number_b_sim=length(find(T_ga_sim==1 & T_test==1));
number_m_sim=length(find(T_ga_sim==2 &T_test==2));
disp('(2)优化BP网络的测试结果为:');
disp(['良性乳腺肿瘤确诊:' num2str(number_b_sim)...
      '  误诊:' num2str(number_B-number_b_sim)...
      '  确诊率p1=' num2str(number_b_sim/number_B*100) '%']);
disp(['恶性乳腺肿瘤确诊:' num2str(number_m_sim)...
      '  误诊:' num2str(number_M-number_m_sim)...
      '  确诊率p2=' num2str(number_m_sim/number_M*100) '%']);
disp(['建模时间为:' num2str(e) 's'] );

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作者:遗传算法的优化 来源:遗传算法的优化
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