MATLAB实现的遗传算法优化BP神经网络建模预测系统

资 源 简 介

本项目利用遗传算法（GA）优化BP神经网络的初始权重与阈值，有效克服传统BP神经网络易陷入局部极小值、收敛慢的缺陷。系统支持自动网络拓扑构建，适用于复杂非线性数据的建模与预测，提升模型鲁棒性和训练效率。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的反向传播神经网络（GA-BP神经网络）建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一种结合遗传算法（GA）与反向传播神经网络（BPNN）的混合智能模型。核心目标在于利用遗传算法的全局搜索能力来优化BP神经网络的初始权重和阈值，从而有效克服传统BP神经网络易陷入局部最优解、对初始值敏感以及收敛速度慢的固有缺陷。系统具备自动优化神经网络拓扑结构与模型参数的能力，适用于解决复杂的非线性数据建模与预测问题，并同时支持分类与回归两类任务。

功能特性

• 混合优化机制：采用遗传算法进行全局参数寻优，为BP神经网络提供优质的初始解，提升模型整体性能。
• 结构自适应调整：系统可根据数据特征自动搜索并确定适宜的隐含层节点数，实现网络拓扑结构的优化。
• 双模式支持：无缝支持分类问题（输出分类标签及准确率）和回归问题（输出预测数值及R²等指标）。
• 全过程可视化：提供遗传算法进化过程曲线和BP神经网络训练误差下降曲线的可视化，便于监控模型收敛情况。
• 详细分析报告：生成包含模型性能评估、预测结果、置信度分析以及遗传算法寻优过程记录的综合性报告。

使用方法

1. 数据准备：确保训练数据集与测试数据集均为数值矩阵形式，并已完成归一化预处理。
2. 参数配置：根据需要调整遗传算法参数（如种群规模、交叉率、变异率、进化代数）和BP神经网络参数（如隐含层节点数范围、学习率、训练次数、目标误差）。
3. 问题类型指定：明确设置问题类型标识，以区分当前任务是分类还是回归。
4. 运行主程序：执行系统主入口函数，系统将自动完成GA优化、BP网络训练、模型评估及结果输出。
5. 结果获取：查看输出的最优模型参数、性能指标、预测结果及相关图表分析报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 必备工具箱：MATLAB 神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox)

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度与控制核心，负责整合遗传算法优化模块与神经网络训练预测模块。其主要功能包括：初始化系统运行环境与参数，协调并依次调用遗传算法进行网络初始权值阈值寻优、启动BP神经网络训练流程、执行模型在测试集上的预测任务，以及对最终结果进行性能评估、可视化展示与分析报告生成。