遗传算法(GA)训练BP网络权值、阈值

资 源 简 介

遗传算法(GA)训练BP网络权值、阈值

详 情 说 明

遗传算法(GA)训练BP网络权值与阈值的核心思路是通过生物进化中的选择、交叉和变异机制，优化神经网络的连接权值和节点阈值，从而提升BP网络的收敛性和预测精度。以下是实现逻辑的关键解析：

染色体编码设计 将BP网络的所有权值和阈值拼接为一维向量（染色体），实值编码直接表示参数，二进制编码需转换。编码长度由网络结构（输入/隐藏/输出层节点数）决定。

适应度函数构建 以BP网络的预测误差（如均方误差MSE）作为评估标准，适应度函数通常取误差的倒数或负值。误差越小，个体适应度越高，被保留概率越大。

遗传操作流程 选择：轮盘赌或锦标赛法筛选优质个体，保留高适应度染色体。 交叉：单点/均匀交叉操作混合父代基因，生成新参数组合。 变异：对小概率选中的基因进行随机扰动，避免早熟收敛。

权值解码与网络训练 每一代优化后的染色体解码为权值/阈值，代入BP网络完成前向传播和误差计算，反复迭代直至满足终止条件（如最大代数或误差阈值）。

优势与挑战 优势：避免BP网络陷入局部最优，适用于复杂非线性问题。 挑战：需平衡搜索效率与精度，交叉/变异概率的选择影响收敛速度。

此方法在MATLAB中可通过全局优化工具箱配合神经网络工具箱实现，或自定义编码适应度函数与遗传算子。