基于遗传算法优化的MATLAB神经网络参数自动寻优系统

资 源 简 介

本项目利用遗传算法的全局搜索能力，自动优化神经网络的隐藏层节点数、学习率及激活函数等关键参数，显著提升模型预测精度与泛化性能。系统集成简便，适用于各类回归与分类任务。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的神经网络参数自动寻优系统

项目介绍

本项目实现了一个结合遗传算法与神经网络的混合智能优化系统。系统通过遗传算法全局搜索能力自动优化神经网络的关键参数（如隐藏层节点数、学习率、激活函数类型等），从而提升神经网络模型的预测精度和泛化能力。系统包含完整的遗传算法种群进化模块、神经网络训练验证模块以及性能评估可视化模块，支持多种网络结构配置和交叉验证策略。

功能特性

• 智能参数优化：利用遗传算法自动搜索神经网络最优参数组合
• 多参数联合优化：支持隐藏层节点数、学习率、激活函数类型等多参数同时优化
• 完整可视化分析：提供优化过程曲线、性能评估报告和预测结果对比图
• 灵活配置支持：可自定义遗传算法参数和神经网络参数搜索范围
• 模型持久化：自动保存最优神经网络模型文件

使用方法

数据准备

准备训练数据集为MATLAB矩阵格式（m×n），其中m为样本数量，n为特征维度+标签列。可选准备独立验证数据集用于交叉验证。

参数配置

设置遗传算法参数（种群规模、进化代数、交叉概率、变异概率）和神经网络参数搜索范围（隐藏层节点数范围、学习率范围、激活函数候选集合）。

运行优化

执行主程序开始参数优化过程，系统将自动完成以下步骤：

1. 遗传算法种群初始化
2. 迭代进化与适应度评估
3. 神经网络训练与验证
4. 最优参数选择与模型保存

结果获取

系统输出包含：

• 最优神经网络参数组合
• 优化过程收敛曲线
• 模型性能评估报告
• 预测结果可视化对比
• 训练完成的最优模型文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心优化流程，实现了遗传算法种群初始化、迭代进化控制、个体适应度评估、神经网络构建与训练、交叉验证执行、最优个体筛选以及结果可视化输出等关键功能模块的协同工作，确保参数自动寻优过程的完整执行与最优模型的生成。