MATLAB中基于遗传算法优化的BP神经网络建模与预测系统

资 源 简 介

本项目结合遗传算法（GA）与BP神经网络，利用遗传算法优化网络初始权重与阈值，提升模型收敛速度与预测精度。适用于复杂非线性问题建模，适合数学竞赛及科研应用场景。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的BP神经网络建模与预测系统

项目介绍

本项目结合遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与误差反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network, BP神经网络），旨在构建一种高效的非线性系统建模与预测方法。核心思想是利用遗传算法的全局搜索能力，对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化，以提升模型的收敛速度、预测精度，并有效避免陷入局部最优解。该系统特别适用于数学建模竞赛、科学研究及工程应用中的复杂非线性问题预测、分类及优化任务。

功能特性

• 混合优化策略：采用遗传算法预先优化BP神经网络的初始参数，结合了GA的全局寻优和BPNN的局部精细搜索优势。
• 强大的非线性建模能力：能够有效处理复杂的、非线性的数据集，进行高精度的预测或分类。
• 避免局部最优：通过GA的全局优化特性，显著降低了BP神经网络对初始参数敏感、易陷入局部最小值的问题。
• 全面的结果输出：提供优化后的神经网络模型、测试集预测结果、关键性能指标（如MSE、准确率）以及优化过程的可视化图表。
• 灵活的参数配置：用户可根据具体问题灵活调整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（特征向量和对应标签的数值矩阵）整理为合适的格式。
2. 参数设置：在代码中配置遗传算法参数（如种群大小、交叉/变异概率、迭代次数）和BP神经网络参数（如隐藏层神经元数、学习率等）。
3. 运行主程序：执行主函数，系统将依次完成遗传算法优化和神经网络训练。
4. 获取结果：程序运行完毕后，可在指定输出位置查看优化后的模型、预测结果、性能评估指标及可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 依赖工具包：MATLAB 基本安装即可运行，无需额外工具箱。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心流程，其主要功能包括：初始化系统参数与读取输入数据；执行遗传算法以优化神经网络的初始权重和阈值；利用优化后的参数配置并训练BP神经网络模型；对测试数据进行预测并计算相关性能指标；最终生成并展示模型性能与优化过程的可视化结果图表。