MATLAB实现的基于遗传算法的军费预测神经网络优化系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境中开发了一个智能军费预测系统，利用遗传算法自动优化神经网络的结构与训练参数，以提升预测精度。系统实现了多层前馈神经网络的拓扑调整和学习参数自适应选择，适用于军费数据的分析与预测。

详 情 说 明

基于遗传算法的军费预测神经网络优化系统

项目介绍

本项目开发了一个智能预测系统，专门针对军费预测问题。系统采用多层前馈神经网络作为预测模型，通过遗传算法优化神经网络的拓扑结构（包括隐藏层节点数）和训练参数（如学习率、动量因子等）。该系统能够自适应地寻找最优神经网络配置，显著提高军费预测的准确性和稳定性，为相关决策提供数据支持。

功能特性

• 神经网络架构自动寻优：利用遗传算法自动搜索最优的神经网络隐藏层结构与节点数量。
• 军费数据特征提取与分析：对输入的历史军费及相关因素数据进行预处理和特征分析。
• 多步长军费预测：支持对未来若干年的军费支出进行多步长预测。
• 预测结果可视化展示：提供历史数据拟合与未来预测趋势的直观图表。
• 预测性能指标评估：输出包括均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、决定系数(R²)在内的多项统计指标，用于评估预测性能。
• 优化过程监控：展示遗传算法优化过程中适应度值的变化曲线，便于监控收敛情况。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 历史军费数据（CSV或Excel格式，包含年份和军费支出数值）。 - 可选的相关影响因素数据（如GDP、人口、国际形势指标等）。 - 配置遗传算法参数（种群规模、迭代次数、交叉率、变异率等）。 - 设置神经网络基本约束（如最大隐藏层数、激活函数类型等）。

1. 运行系统：

- 执行主程序文件，系统将自动进行数据加载、预处理、神经网络优化与训练、预测及结果生成。

1. 查看输出结果：

- 获取最优神经网络结构参数报告。 - 查阅未来军费预测数值及置信区间。 - 分析预测性能评估指标。 - 查看优化过程收敛曲线与预测结果可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB （建议R2018a或更高版本）
• 必要工具箱：神经网络工具箱，统计与机器学习工具箱（用于部分数据预处理与评估函数）
• 内存：建议4GB以上，大规模数据或复杂网络需更高配置

文件说明

主程序文件承担了系统的核心调度与执行功能。它负责整合数据输入、参数配置、遗传算法优化过程以及神经网络预测流程。具体实现了数据读取与预处理、遗传算法种群初始化与迭代优化、神经网络结构编码与适应度评估、网络训练与预测计算，以及最终结果的可视化展示与性能指标输出。通过该文件，用户可完成从数据准备到结果分析的全流程操作。