GA-BP神经网络应用实例之MATLAB程序

资 源 简 介

GA-BP神经网络应用实例之MATLAB程序

详 情 说 明

本文将介绍一个基于MATLAB实现的GA-BP神经网络应用实例。GA-BP神经网络结合了遗传算法(GA)和BP神经网络的优势，能够有效改善传统BP神经网络容易陷入局部最优的问题。

该程序主要处理37组训练数据和12组测试数据，数据分别存储在Excel文件中。训练数据包括输入数据(gap.xls)和对应的输出数据(gat.xls)，测试数据同样分为输入(p_test.xls)和输出(t_test.xls)两部分。

程序的工作流程主要分为三个阶段：首先使用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，然后将优化后的参数传递给BP神经网络进行训练，最后用训练好的模型对测试数据进行预测。

这种混合算法特别适合处理复杂的非线性数据预测问题，遗传算法的全局搜索能力可以有效避免BP神经网络陷入局部极小值，而BP神经网络的强大学习能力可以精确拟合数据间的复杂关系。在实际应用中，该方法常用于金融预测、工业控制、医疗诊断等领域。

值得注意的是，数据预处理对模型性能有很大影响，建议在使用前对数据进行归一化处理。此外，遗传算法的参数设置(如种群大小、交叉概率等)也需要根据具体问题进行调整以获得最佳效果。