MATLAB实现的遗传算法优化BP神经网络模型

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发遗传算法优化BP神经网络，结合精英保留策略提升收敛效率。通过全局搜索优化网络权重与阈值，显著提升模型性能与训练稳定性。代码结构清晰，适用于回归与分类任务。

详 情 说 明

遗传算法优化BP神经网络模型开发与精英保留策略实现

项目介绍

本项目旨在利用遗传算法的全局搜索能力，对三层前馈BP神经网络的初始权重、阈值及结构参数进行优化，并结合精英保留策略提升优化效率。通过构建标准的三层BP神经网络（输入层、隐藏层和输出层），有效克服传统BP神经网络易陷入局部最优和梯度消失的问题。精英保留策略确保每一代中的最优个体直接进入下一代，保障优化方向的正确性与收敛速度。

功能特性

• 智能优化：利用遗传算法优化BP神经网络的初始权重、阈值及隐藏层节点数，提升模型性能。
• 结构灵活：支持输入层节点数根据原始特征数自动匹配，隐藏层节点数可依据参数设定或动态搜索确定。
• 策略强化：精英保留策略维持种群优良基因，加速收敛并保证优化质量。
• 多任务支持：适用于分类任务（输出准确率）与回归任务（输出均方误差）。
• 全面可视化：生成适应度变化曲线、权重热力图等图形化结果，便于分析与展示。
• 详细日志：训练过程及关键参数记录于日志文档，输出结构化报告。

使用方法

1. 数据准备：将训练与测试数据规范为表格形式（CSV或xlsx格式），确保特征与标签对应。
2. 参数配置：通过配置文件设定遗传算法参数（如种群大小、最大代数、交叉率、变异率）及网络结构参数。
3. 模型训练：运行主程序启动优化流程，遗传算法将自动搜索最优网络结构与参数。
4. 结果获取：输出训练后的BP神经网络模型（.mat格式）、评价指标（准确率或均方误差）、可视化图表及详细日志报告。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具：MATLAB统计与机器学习工具箱、深度学习工具箱（部分功能）

文件说明

主程序文件作为项目入口，承担整体流程控制与核心功能集成，主要包括：读取输入数据与参数配置、构建初始BP神经网络结构、执行遗传算法优化循环（包含编码、选择、交叉、变异等操作）、实施精英保留策略管理种群、训练并评估最优神经网络模型、生成可视化结果与日志报告。