MATLAB实现的遗传算法优化BP神经网络项目

资 源 简 介

本项目在MATLAB平台中，结合遗传算法全局优化BP神经网络的权重与偏置，有效避免局部最优陷阱并加速收敛。通过选择、交叉、变异操作提升网络初始化质量，显著改善训练效率和预测精度。

详 情 说 明

基于遗传算法的BP神经网络优化设计与实现

项目介绍

本项目实现了一种结合遗传算法(GA)与反向传播(BP)神经网络的混合优化方法。传统BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解且收敛速度较慢，本项目通过遗传算法的全局搜索能力，对神经网络的初始权重和偏置进行优化，显著提升了网络的训练效率和预测精度。

该方法首先利用遗传算法（包含选择、交叉和变异操作）在参数空间中进行全局探索，找到优质的初始参数组合；然后使用BP算法进行局部精细调优。项目集成了完整的网络训练、性能评估和预测模块，支持灵活的算法参数和网络结构配置。

功能特性

• 全局优化：利用遗传算法优化神经网络初始参数，有效避免陷入局部最优
• 自适应学习率：支持动态调整学习率，加速收敛过程
• 灵活配置：可自定义遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等）和神经网络参数（隐藏层结构、激活函数等）
• 完整评估：提供多种性能指标（MSE、R²等）和可视化训练过程
• 用户友好：简洁的接口设计，便于快速上手和集成

使用方法

1. 准备数据：将训练数据整理为数值型矩阵格式，每行代表一个样本，每列代表一个特征
2. 配置参数：设置遗传算法和神经网络的相关参数
3. 执行训练：运行主程序开始优化训练过程
4. 评估结果：查看训练曲线和性能指标，使用优化后的模型进行预测

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理较大数据集）

文件说明

主程序文件整合了完整的项目流程，主要包括：遗传算法种群初始化与进化操作，BP神经网络的前向传播与误差反向传播计算，适应度评估与最优个体选择机制，训练过程数据记录与可视化输出，以及模型性能评估与预测功能。该文件作为项目入口点，协调各模块协同工作，实现了从参数配置到结果输出的全流程自动化处理。