基于遗传算法优化的MATLAB BP神经网络非线性函数拟合系统

资 源 简 介

本项目运用遗传算法优化BP神经网络的初始权重与偏置，通过选择、交叉和变异操作进行迭代进化，显著提升了网络的非线性函数拟合精度与收敛速度。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的BP神经网络非线性函数拟合系统

项目介绍

本项目实现了一种结合遗传算法（GA）与BP神经网络的智能拟合系统，旨在解决复杂非线性函数的拟合问题。系统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与偏置，克服传统BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。该方案首先生成初始种群，经过选择、交叉、变异等遗传操作不断进化，筛选出最优网络参数组合，最终利用优化后的参数构建高精度拟合模型。

功能特性

• 智能参数优化：利用遗传算法自动寻优BP神经网络的初始权重与偏置
• 高精度拟合：结合BP神经网络的非线性映射能力，实现对复杂函数的高精度拟合
• 可视化分析：提供遗传算法优化过程的可视化（适应度收敛曲线）和拟合效果对比图
• 多维度评估：输出均方误差（MSE）、决定系数（R²）等多种模型性能指标
• 模块化设计：各算法模块独立实现，便于修改和扩展

使用方法

数据准备

准备非线性函数样本集，包括输入向量X和对应的输出值Y。

参数设置

1. 遗传算法参数：种群规模、交叉概率、变异概率、最大迭代次数
2. 神经网络参数：隐藏层节点数、学习率、训练次数

运行流程

1. 执行主程序启动优化与拟合过程
2. 系统将自动进行遗传算法优化，寻找最优网络参数
3. 使用优化后的参数训练BP神经网络
4. 查看生成的收敛曲线和拟合效果图
5. 获取模型性能指标和最优参数矩阵

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持MATLAB基本绘图功能
• 建议内存4GB以上

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，主要包括：遗传算法种群初始化与进化过程控制、BP神经网络构建与训练流程、适应度评估机制、优化过程可视化展示以及最终拟合精度分析与结果输出。通过协调各算法模块的调用顺序，实现了从参数优化到模型验证的完整流程。