遗传算法优化BP神经网络

资 源 简 介

遗传算法优化BP神经网络

详 情 说 明

遗传算法优化BP神经网络是一种结合进化计算与传统神经网络的智能优化方法。BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解，且对初始权重敏感。遗传算法通过模拟生物进化机制（选择、交叉、变异）全局搜索最优权重，可显著提升模型性能。

实现思路分三阶段： 种群初始化：随机生成多组BP网络初始权重编码为染色体 适应度评估：用均方误差等指标衡量每组权重的网络预测效果 迭代进化： 保留适应度高的个体（精英策略） 通过交叉操作混合优质权重组合 概率性变异跳出局部最优

该方法尤其适用于复杂非线性问题，但需注意控制进化代数避免过拟合。相比传统梯度下降，该方案收敛速度较慢但全局搜索能力更强。实际应用中可结合两种算法的优势进行混合优化。