基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿（二）

  本文关键词：基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿，由笔耕文化传播整理发布。

　　4 改进的遗传算法

　　在GA 搜索过程中，会出现将妨碍适应值高的个体生成而影响GA 的工作，是搜索方向偏离全局最优解的问题，针对这样的问题采用适当的改进适应度函数和混合编码方式来解决，同时对参数也进行调整，主要是对交叉算子和变异 算子、交叉概率Pc和变异概率Pm进行优化和改进。

　　4. 1 混合编码方案

　　本文将2 进制编码、解码操作简单易行，交叉、变异等遗传操作便于实现的优点[15-16],和实数编码解决连续参数优化问题时比较直观、精度高且不需解码的优点相 结合，达到改进算法的目的，改进后的编码方式既可以加快遗传操作，进行大范围的全局搜索，同时也解决连续参数优化问题，提高优化精度。

　　算法中采用2进制编码的基因表示BP 神经网络的结构，即对BP神经网络中的隐层节点数进行2 进制编码，实数编码的基因表示相应的权值和阈值，运用“结构编码”和“权值编码”来实现优化的并行，再以这种结构的染色体作为遗传算法的操作变量，进行遗 传操作。这样在优化出性能优越的结构的同时，又得出了较好的权值分布。

　　下面对该编码方案进一步详细说明。假设BP 神经网络的隐层节点数最大可能数为个l,网络的输入和输出层节点数分别为m 个和n 个，则网络中待优化参数的总数为l × m + m + m × n + n + 1 个，1表示待优化的隐层节点数。如果用q 位0 ~ 1 字符串表示隐层节点数，则隐层节点数的范围是0 ~ 2q – 1,则所有参数的编码方式可以形象表示为图3 所示。

　　将所有参数划分为5 部分，其中实数编码部分分别为权值wij、vit,阈值ζi、ηt,存放各自的位数，按照隐层节点最大可能数目2q – 1 设计，这样的设计是为了能全部反映第1 部分所表示的隐层节点数，不至于发生当第1部分出现比较大的节点数的时候，后面4 部分没有足够的位数存放权值和阈值的情况。由于第1 部分显示的数值不一定都是最大可能数，这就会导致后面几部分出现某些无效位数的可能。为了计算方便，将有效位放在每一部分的前面，无效位放在每一部分后 面，所以当隐层节点数确定时，可以明确看出有效位和无效位，交叉和变异算子都需要在有效位上进行。

　　4. 2 适应度函数的选择

　　遗传算法的搜索目标是所有进化代中使网络的误差平方和最小的网络权重，而遗传算法只能朝着使适应度函数值增大的方向进化。所以，本文根据产生的权值阈值所 对应的神经网络，计算出BP 网络的误差平方和，则适应度函数采用误差的倒数。

　　4. 3 混合编码中遗传算子的确定

　　4. 3. 1 选择算子

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