基于改进遗传算法的BP神经网络优化MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了改进遗传算法（含自适应交叉率、动态变异和精英保留）优化BP神经网络的初始权值与阈值，有效规避局部极小值问题，提升训练稳定性与预测精度。

详 情 说 明

基于改进遗传优化算法的BP神经网络局部极小值规避系统

项目介绍

本项目实现了一种融合改进遗传优化算法与BP神经网络的混合训练框架。核心目标是通过引入具备自适应交叉率、动态变异策略与精英保留机制的遗传算法，对BP神经网络的初始权值与阈值进行全局优化搜索，从而有效规避传统BP算法因随机初始化易陷入局部极小值的问题。该系统将遗传算法的全局探索能力与BP网络的局部梯度下降优化相结合，在提升模型收敛速度的同时，显著改善了预测精度与稳定性。

功能特性

• 全局优化初始化：利用改进的遗传算法进行全局搜索，为BP网络提供优质的初始权值与阈值。
• 自适应遗传操作：交叉率与变异率可根据种群进化状态自适应调整，平衡算法探索与开发能力。
• 精英保留策略：确保最优个体不会在进化过程中丢失，加速收敛。
• 动态变异机制：变异策略随迭代动态变化，增强跳出局部最优的能力。
• 双重可视化：提供训练过程中适应度变化与网络误差下降的同步曲线，便于监控。
• 综合性能评估：输出测试集的预测结果及关键性能指标（均方误差MSE、决定系数R²）。

使用方法

1. 准备数据：组织好训练数据集（m×n维特征矩阵）与对应的目标输出数据（m×k维矩阵）。
2. 设置参数：配置神经网络结构（如隐层节点数）与遗传算法参数（种群规模、最大迭代次数等）。
3. 运行主程序：执行主函数启动优化与训练流程。
4. 获取结果：程序将输出优化后的神经网络模型、训练曲线可视化图形、测试集预测性能指标以及优化过程日志。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (建议 R2016a 或更高版本)
• 内存：建议 4GB 以上，具体需求取决于数据集规模与网络复杂度

文件说明

主程序文件作为整个系统的核心入口与控制枢纽，其功能集成度较高。它负责完成从参数载入、数据预处理，到改进遗传算法的执行（包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等操作），进而调用BP神经网络进行精调训练，并最终实现结果可视化与性能评估的全流程自动化管理。