105.基于matlab的GA-WNN预测算法。

遗传算法优化小波神经网络的步骤：1设种群规模为M。

随机生成初始种群N , 采用实数编码对个体Ni编码。

2、用1中的种群N训练, WNN参数由初始化获得。

3、计算种群N中个体适应度值。

满足终止条件则跳至6, 不满足执行4。

4、适应度大的个体, 选择其中一部分继承给下一代, 同时将遗传操作后产生的最差个体用父代适应度最大的个体替代。

5、对当前一代群体进行交叉和变异等遗传操作, 产生下一代群体, 转3。

6、循环结束, 将最后一代群体中最优个体的解码还原值作为WNN的初始参数。

7、采用6获取的最优参数建立预测模型。

结果和WNN预测结果对比。

程序已调通，可直接运行。

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