基于遗传算法优化的MATLAB神经网络参数调优系统

资 源 简 介

本项目结合遗传算法与BP神经网络，通过全局搜索优化网络初始权重与阈值，有效避免局部最优并加速收敛。适用于复杂非线性问题的智能求解，提升模型性能与训练效率。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的BP神经网络参数自动调优系统

项目介绍

本项目实现了一种融合遗传算法与BP神经网络的混合优化算法，旨在解决传统BP神经网络容易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。系统利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权重和阈值，显著提升了神经网络的预测精度和训练效率。系统支持自定义神经网络结构参数，提供完整的训练过程可视化，并包含性能对比分析模块。

功能特性

• 混合优化算法：结合遗传算法的全局搜索和BP算法的局部精细搜索，实现高效参数优化
• 灵活的参数配置：支持自定义神经网络结构和算法参数
• 完整的可视化：提供遗传算法进化曲线、神经网络误差收敛曲线等训练过程可视化
• 性能对比分析：包含优化前后神经网络性能的详细对比评估
• 多格式数据支持：支持CSV、MAT、TXT等多种格式的数据输入
• 模型评估与预测：提供模型性能评估报告和新数据的预测功能

使用方法

数据准备

准备训练数据集，支持CSV、MAT或TXT格式的数值型数据矩阵。

参数设置

配置以下参数：

• 神经网络结构参数：输入层节点数、隐藏层节点数、输出层节点数
• 遗传算法参数：种群规模、交叉概率、变异概率、最大迭代次数
• BP网络参数：学习率、训练误差目标、最大训练次数

运行系统

执行主程序开始优化过程，系统将自动完成：

1. 遗传算法优化初始权重和阈值
2. BP神经网络训练
3. 性能评估与对比分析
4. 结果可视化

结果获取

系统输出包括：

• 优化后的神经网络模型
• 训练过程数据图表
• 性能评估报告
• 对比分析结果
• 新数据的预测输出

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 深度学习工具箱（推荐）
• 足够的内存容量以处理数据集和算法运算

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括参数初始化、数据预处理、遗传算法优化BP神经网络权值阈值的完整流程控制、训练过程可视化图表的生成、模型性能的评估与对比分析，以及最终优化模型的保存与预测功能。该文件作为整个系统的入口点，协调各算法模块协同工作，确保优化过程的顺利执行。