求助MATLAB仿真遗传算法优化BP神经网络权值的问题

freshfruit

我才开始学遗传算法，在网上找到一个遗传算法优化BP神经网络权值的程序，可是运行总是说Error using ==> ga
Too many input arguments.，请问是什么原因呢？XX,YY是输入什么格式的数据呢？程序如下

此文章首次在simwe公开发表，属于GreenSim团队原创作品，转载请注明！ 由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。 程序一：GA训练BP权值的主函数 function net=GABPNET(XX,YY) %-------------------------------------------------------------------------- %   GABPNET.m %   使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化，再用BP算法训练网络 %-------------------------------------------------------------------------- %数据归一化预处理 nntwarn off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); %创建网络 net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); %下面使用遗传算法对网络进行优化 P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 aa=ones(S,1)*[-1,1]; popu=50;%种群规模 initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');%初始化种群 gen=100;%遗传代数 %下面调用gaot工具箱，其中目标函数定义为gabpEval [x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,...    'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 gen 3]); %绘收敛曲线图 figure(1) plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Sum-Squared Error'); figure(2) plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-'); hold on plot(trace(:,1),trace(:,2),'b-'); xlabel('Generation'); ylabel('Fittness'); %下面将初步得到的权值矩阵赋给尚未开始训练的BP网络 [W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod(x); net.LW{2,1}=W1; net.LW{3,2}=W2; net.b{2,1}=B1; net.b{3,1}=B2; XX=P; YY=T; %设置训练参数 net.trainParam.show=1; net.trainParam.lr=1; net.trainParam.epochs=50; net.trainParam.goal=0.001; %训练网络 net=train(net,XX,YY); 程序二：适应值函数 function [sol, val] = gabpEval(sol,options) % val - the fittness of this individual % sol - the individual, returned to allow for Lamarckian evolution % options - [current_generation] load data2 nntwarn off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 for i=1:S,     x(i)=sol(i); end; [W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x); 程序三：编解码函数 function [W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x) load data2 nntwarn off XX=premnmx(XX); YY=premnmx(YY); P=XX; T=YY; R=size(P,1); S2=size(T,1); S1=25;%隐含层节点数 S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度 % 前R*S1个编码为W1 for i=1:S1,      for k=1:R,        W1(i,k)=x(R*(i-1)+k);      end end % 接着的S1*S2个编码（即第R*S1个后的编码）为W2 for i=1:S2,     for k=1:S1,        W2(i,k)=x(S1*(i-1)+k+R*S1);     end end % 接着的S1个编码（即第R*S1+S1*S2个后的编码）为B1 for i=1:S1,     B1(i,1)=x((R*S1+S1*S2)+i); end % 接着的S2个编码（即第R*S1+S1*S2+S1个后的编码）为B2 for i=1:S2,     B2(i,1)=x((R*S1+S1*S2+S1)+i); end % 计算S1与S2层的输出 A1=tansig(W1*P,B1); A2=purelin(W2*A1,B2); % 计算误差平方和 SE=sumsqr(T-A2); val=1/SE; % 遗传算法的适应值