MATLAB神经网络拟合与遗传算法非线性极值寻优项目

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现神经网络非线性函数拟合，结合遗传算法进行全局极值寻优。通过训练数据构建目标函数映射模型，对比分析验证方法的有效性和预测曲线准确性。适用于复杂函数优化场景。

详 情 说 明

基于神经网络拟合与遗传算法优化的非线性极值寻优系统

项目介绍

本项目实现了一个结合神经网络函数拟合与遗传算法全局优化的非线性系统极值寻优解决方案。系统首先利用神经网络从实验数据中学习非线性函数的映射关系，构建可靠的拟合模型；随后在神经网络构建的函数空间中使用遗传算法进行高效全局寻优，避免陷入局部最优；最终通过对比分析验证方法的有效性，为用户提供直观的可视化界面和详细的优化过程报告。

功能特性

• 智能函数拟合：基于前馈神经网络构建非线性函数拟合模型，支持自定义网络结构和训练参数
• 全局极值寻优：采用遗传算法在拟合的函数空间中进行全局优化，确保找到全局最优解
• 有效性验证：提供多种相似度指标（均方误差、相关系数等）量化预测精度
• 全面可视化：实时展示神经网络训练过程、遗传算法优化轨迹和结果对比分析
• 参数灵活配置：支持神经网络和遗传算法关键参数的灵活设置，适应不同优化场景

使用方法

1. 准备输入数据：准备包含自变量和因变量数值对的实验数据样本集
2. 设置模型参数：配置神经网络结构参数（隐藏层数量、神经元个数、激活函数类型）
3. 配置优化参数：设定遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率）和目标函数定义域
4. 执行优化计算：运行系统开始神经网络训练和遗传算法优化过程
5. 分析输出结果：查看最优解坐标、最优函数值、收敛曲线及预测精度分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 深度学习工具箱（Neural Network Toolbox）
• 全局优化工具箱（Global Optimization Toolbox）
• 至少 4GB 内存，推荐 8GB 或以上
• 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功能模块，实现了从数据加载、预处理到结果输出的完整流程。具体包含神经网络模型的构建与训练、遗传算法优化器的配置与执行、优化过程的实时可视化监控、预测结果与实验数据的对比分析以及最终优化报告的生成功能力。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块有序工作，确保整个寻优过程的顺利执行。