基于遗传算法的BP神经网络权值优化MATLAB实现

资 源 简 介

本项目通过遗传算法优化BP神经网络权值，集成种群初始化、选择交叉变异等遗传操作与标准三层BP网络结构，有效提升神经网络训练效率与性能。

详 情 说 明

基于遗传算法的BP神经网络权值优化系统

项目介绍

本项目实现了一种创新的神经网络权值优化方法，通过遗传算法（GA）对BP神经网络的权值进行全局优化。系统将神经网络权值矩阵编码为遗传算法染色体，利用遗传算法的全局搜索能力寻找最优权值组合，有效解决了传统BP神经网络容易陷入局部最优的问题。

功能特性

• 双算法融合：结合遗传算法的全局优化能力和BP神经网络的局部精确搜索
• 权值编码转换：实现神经网络权值与遗传算法染色体之间的双向转换
• 自适应优化：通过均方误差作为适应度函数自动评估网络性能
• 可视化分析：提供遗传算法收敛曲线和网络性能对比图
• 参数可配置：支持灵活的遗传算法和神经网络参数设置

使用方法

数据准备

准备训练数据集（m×n数值矩阵）和目标输出数据（m×k数值矩阵），其中m为样本数量，n为特征数量，k为输出节点数。

参数设置

配置以下参数：

• 网络结构参数：输入层、隐含层、输出层节点数
• 遗传算法参数：种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率
• BP网络参数：学习率、训练误差阈值、最大训练次数

运行优化

执行主程序，系统将自动完成以下流程：

1. 初始化遗传算法种群
2. 进行遗传迭代优化
3. 输出最优权值矩阵
4. 生成性能分析报告和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装MATLAB基本工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能流程，包括系统参数初始化、遗传算法种群生成、适应度评估循环迭代、最优个体解码、神经网络性能验证以及最终结果的可视化输出。该文件作为整个系统的控制中心，协调各个模块的顺序执行与数据传递。