MATLAB实现遗传算法优化BP神经网络的混合智能预测模型

资 源 简 介

本项目采用遗传算法优化BP神经网络的初始权重与阈值，克服传统BP神经网络易陷入局部最优的缺陷，提升预测精度。通过MATLAB实现全局优化与高效训练，适用于复杂数据拟合与预测任务。

详 情 说 明

基于遗传算法优化BP神经网络的混合智能预测模型

项目介绍

本项目实现了一种结合遗传算法和BP神经网络的混合智能预测模型。通过遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权重和阈值，克服传统BP神经网络易陷入局部最优的问题，提高预测精度和收敛速度。该模型适用于各类复杂非线性系统的数据拟合和预测任务。

功能特性

• 遗传算法优化功能：对BP神经网络的初始权重和阈值进行全局优化搜索
• 神经网络训练功能：使用优化后的参数进行BP神经网络训练，实现高精度数据拟合
• 预测分析功能：对新输入数据进行准确预测，并提供预测置信度评估
• 可视化分析功能：提供训练过程曲线、优化效果对比、预测结果可视化等多维度分析界面

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集和测试数据集，确保为多维数值型矩阵格式
2. 参数设置：配置遗传算法参数（种群规模、交叉概率、变异概率等）和神经网络参数（网络结构、学习率等）
3. 模型训练：运行程序进行遗传算法优化和神经网络训练
4. 预测分析：使用训练好的模型对新数据进行预测
5. 结果查看：查看预测结果、性能评估报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 支持操作系统：Windows 10/11, Linux, macOS
• 最小内存：4GB RAM（建议8GB以上）
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能，包括遗传算法优化过程的初始化与迭代控制、神经网络模型构建与训练流程的协调、预测分析功能的调度管理、结果可视化与性能评估的完整处理，以及各算法模块的参数配置与数据交互处理。