MATLAB智能建模系统：遗传算法与神经网络协同优化方案

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了遗传算法与神经网络的协同优化，自动搜索最优的神经网络结构（如隐层节点数、学习率等）并优化初始权重与偏置。系统提供完整的训练-验证-测试流程，支持多种神经网络模型，提升建模效率与精度。

详 情 说 明

基于遗传算法与神经网络协同优化的MATLAB智能建模系统

项目介绍

本项目实现了一种基于遗传算法与神经网络协同优化的智能建模系统，通过遗传算法的全局搜索能力自动优化神经网络结构参数和初始权重/偏置，显著提升神经网络的建模性能。系统建立了完整的训练-验证-测试流程，支持多种神经网络架构，并提供可视化界面展示优化过程与性能分析结果。

功能特性

• 智能超参数优化：自动寻优神经网络隐层节点数、学习率等关键超参数
• 权重偏置优化：通过遗传算法的选择、交叉、变异操作优化神经网络初始参数
• 多网络架构支持：支持BP神经网络、RBF神经网络等多种架构选择
• 可视化分析界面：实时展示优化过程收敛曲线和网络性能对比分析
• 可定制适应度函数：支持回归误差、分类准确率等多种优化目标定义
• 完整评估体系：提供训练集/测试集的RMSE、准确率等全面性能指标

使用方法

数据准备

准备好训练数据集（m×n数值矩阵）和测试数据集（k×n数值矩阵），确保特征维度一致。

参数设置

配置遗传算法参数（种群规模、迭代次数、交叉概率、变异概率）和神经网络参数（网络层数、激活函数、训练算法）。

运行优化

选择优化目标（适应度函数类型），启动遗传算法优化流程。系统将自动完成神经网络结构寻优和参数优化。

结果分析

查看输出的最优神经网络模型、收敛曲线图、性能评估报告以及预测结果分析图表。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 推荐内存：8GB以上
• 推荐处理器：Intel i5或同等性能以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括遗传算法优化流程控制、神经网络模型构建与训练、性能评估指标计算以及可视化结果生成。该文件整合了参数初始化、种群进化迭代、适应度评估、最优个体选择等关键环节，确保整个优化过程的连贯执行与结果输出。