基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络非线性拟合实现

资 源 简 介

本项目在MATLAB中结合遗传算法与BP神经网络，利用遗传算法全局优化网络初始权重与阈值，提升模型拟合精度与鲁棒性，适用于各类非线性数据集的智能拟合任务。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法实现

项目介绍

本项目通过MATLAB编程实现了一种混合优化算法，将遗传算法（GA）的全局搜索能力与BP神经网络的局部精细调优相结合。传统BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解，而本系统利用遗传算法预先优化网络的初始权重和阈值，有效避免了这一问题。该方法能够对各类非线性数据集进行高精度拟合，通过GA-BP协同优化机制最终输出稳定可靠的预测模型。

功能特性

• 混合优化策略：结合遗传算法的全局优化和BP神经网络的局部优化，提升模型收敛性能
• 参数自适应优化：遗传算法自动搜索最优的神经网络初始参数
• 多维度性能评估：提供均方误差(MSE)、决定系数(R²)等多种评估指标
• 可视化分析：生成收敛曲线、预测对比图表等直观的结果展示
• 灵活的参数配置：支持用户自定义遗传算法和神经网络的相关参数

使用方法

1. 准备数据：将训练数据整理为m×n维矩阵，目标输出数据整理为m×1维向量
2. 设置参数：配置遗传算法参数（种群大小、迭代次数等）和神经网络参数（隐藏层节点数、学习率等）
3. 运行程序：执行主程序启动优化训练过程
4. 查看结果：获取优化后的神经网络模型及各项性能指标报告

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 需要安装MATLAB基础模块和神经网络工具箱

文件说明

主程序文件实现了完整的遗传算法优化BP神经网络流程，包括数据预处理、遗传算法种群初始化与进化操作、神经网络前向传播与误差反向传播计算、混合优化策略的执行控制，以及最终模型的性能评估与结果可视化输出。该文件整合了遗传算法选择、交叉、变异等核心操作与神经网络权重更新机制，完成了从参数优化到模型训练的全过程。