遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的通用MATLAB源码

资 源 简 介

遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的通用MATLAB源码

详 情 说 明

遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值是一种将生物进化思想与人工神经网络相结合的智能优化方法。传统BP神经网络容易陷入局部最优解，且收敛速度受初始权值影响较大。而遗传算法通过模拟自然选择过程，能够全局搜索最优的权值和阈值组合。

该方法首先将神经网络的权值和阈值编码为染色体，每个基因代表一个参数。初始化种群后，通过适应度函数（如预测误差的倒数）评估个体优劣。后续通过选择、交叉、变异操作迭代优化，逐步逼近最优解。

关键优势在于： 避免梯度下降法对初始值的敏感性问题 能突破误差曲面的局部极小点 适用于复杂的非线性系统建模

在MATLAB实现时需要注意： 编码方式可采用实数编码直接表示参数 适应度函数需与网络性能指标强相关 变异概率需要合理设置以平衡探索与开发

该方法已成功应用于预测、分类等场景，但需注意计算量较大的特点。实际应用中可结合提前停止策略或并行计算提升效率。