MATLAB遗传算法与BP神经网络混合优化工具箱

资 源 简 介

本项目实现了一种结合遗传算法与BP神经网络的混合计算工具，通过遗传算法优化BP网络的初始权重和阈值，有效避免局部最优。功能包括种群初始化、选择、交叉和变异操作，提升网络性能。

详 情 说 明

基于MATLAB的遗传算法与BP神经网络混合算法工具箱

项目介绍

本项目实现了一个结合遗传算法和BP神经网络的混合计算工具。系统通过遗传算法优化BP神经网络的初始权重和阈值，有效解决了传统BP网络易陷入局部最优的问题。该工具箱提供了完整的算法模块，包括遗传算法的选择、交叉和变异操作，以及BP神经网络的前向传播和误差反向传播过程，并支持训练过程的可视化分析。

功能特性

• 遗传算法优化模块：完整的遗传算法实现，包括种群初始化、选择、交叉和变异操作
• BP神经网络模块：标准BP神经网络实现，支持前向传播和误差反向传播
• 混合算法集成：两种算法的无缝对接和参数传递，确保遗传算法优化后的参数能传递给神经网络
• 可视化分析：实时显示适应度曲线、误差收敛图和网络训练过程
• 模型保存与导出：优化后的神经网络模型可保存为.mat文件，支持后续加载使用
• 性能评估：提供多种评估指标，包括准确率、均方误差等

使用方法

数据准备

准备训练数据，支持.mat或.csv格式，包含特征矩阵和标签向量。

参数设置

设置遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率）和BP网络参数（隐藏层数、节点数、学习率、激活函数等）。

运行训练

执行主程序开始训练过程，系统将显示实时训练状态和可视化图表。

结果分析

查看训练过程可视化图表，分析模型性能指标，保存优化后的模型文件。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 推荐内存：8GB或以上

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心控制逻辑，包括参数初始化、算法流程控制、结果可视化等功能模块的协调运行。具体涵盖遗传算法种群管理、适应度评估、神经网络训练过程的调度，以及训练结果的分析与展示。