遗传算法优化BRF神经网络

资 源 简 介

遗传算法优化BRF神经网络

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，能够有效解决复杂非线性优化问题。BRF（Basis Radial Function）神经网络具有强大的非线性拟合能力，广泛应用于预测和分类任务。通过遗传算法优化BRF神经网络的参数，可以显著提高模型的预测精度和泛化能力。

在优化过程中，遗传算法首先对BRF神经网络的参数（如隐含层节点数、径向基函数宽度等）进行编码，形成初始种群。随后，通过选择、交叉和变异操作不断迭代，筛选出适应度更高（如预测误差更小）的个体，最终获得最优参数组合。该方法避免了传统梯度下降法容易陷入局部最优的缺陷，同时提高了收敛效率。

该Matlab程序实现了遗传算法与BRF神经网络的结合，用户可直接应用于时间序列预测、故障诊断等实际场景。程序封装了参数设置、适应度函数计算等关键步骤，通过调整遗传算法的种群规模、迭代次数等参数，可灵活适配不同规模的数据集。相较于传统神经网络训练方法，这种优化策略在收敛速度和预测稳定性上表现更优。