基于遗传算法优化的BP神经网络军费预测MATLAB实现

资 源 简 介

本项目通过遗传算法（GA）全局优化BP神经网络的初始权重、阈值和隐藏层节点数，提升军费预测模型的精度与稳定性，有效避免局部最优问题。MATLAB实现完整的混合智能预测流程，适用于军事预算分析。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的BP神经网络军费预测系统

项目介绍

本项目构建了一个混合智能预测模型，将遗传算法（GA）与反向传播（BP）神经网络相结合，专门用于军费预测。遗传算法负责全局搜索，优化神经网络的初始权重、阈值及隐藏层节点数等关键参数，有效克服了BP神经网络易陷入局部最优解的缺陷。优化后的BP神经网络利用历史军费数据及其多维度影响因素进行训练，最终实现对未来军费的精准预测，并提供预测结果的置信区间，为战略决策提供科学的数据支持。

功能特性

• 全局参数优化：利用遗传算法对神经网络的初始权重、阈值和结构参数（如隐藏层节点数）进行优化，提升模型性能。
• 多因素综合分析：模型支持输入GDP、国防政策、国际形势等多种定量或定性指标作为影响因素，使预测更全面。
• 预测结果可靠：不仅输出未来年份的军费点预测值，还提供预测结果的置信区间，量化预测的不确定性。
• 性能评估完善：系统自动计算多种预测误差指标（如MAE, RMSE, R²），便于用户评估模型的准确性与可靠性。
• 数据预处理：集成数据归一化功能，确保模型训练的稳定性和收敛速度。

使用方法

1. 数据准备：准备包含历史军费数据及其对应年份影响因素的训练数据集，以及未来年份影响因素数据的预测数据集。数据应为标准格式（如CSV、Excel）。
2. 参数配置：根据实际需求，在相应配置模块中设置遗传算法参数（如种群大小、迭代次数）和神经网络的基本训练参数。
3. 模型运行：执行系统主程序。系统将自动完成GA优化、BP网络训练和预测全过程。
4. 结果获取：程序运行完毕后，系统将输出军费预测数值、置信区间、优化后的网络结构参数以及各项误差评估指标。

系统要求

• 编程环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：需要安装 MATLAB 的神经网络工具箱 (Neural Network Toolbox) 和全局优化工具箱 (Global Optimization Toolbox) 以获得完整功能支持。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，主要实现以下功能：初始化系统参数并加载训练与预测数据；调用遗传算法模块对神经网络的初始权重、阈值及隐藏层节点数进行寻优；利用优化得到的最佳参数构建并训练BP神经网络模型；使用训练好的模型对未来的军费情况进行预测；最后，计算预测结果的置信区间和各项性能评价指标，并将关键结果进行可视化展示。