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基于遗传算法优化的MATLAB神经网络参数调优系统
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资 源 简 介
本项目结合遗传算法与BP神经网络，通过全局搜索优化网络初始权重与阈值，有效避免局部最优并加速收敛。适用于复杂非线性问题的智能求解，提升模型性能与训练效率。
详 情 说 明
基于遗传算法优化的BP神经网络参数自动调优系统
项目介绍
本项目实现了一种融合遗传算法与BP神经网络的混合优化算法，旨在解决传统BP神经网络容易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。系统利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权重和阈值，显著提升了神经网络的预测精度和训练效率。系统支持自定义神经网络结构参数，提供完整的训练过程可视化，并包含性能对比分析模块。
功能特性
- 混合优化算法：结合遗传算法的全局搜索和BP算法的局部精细搜索，实现高效参数优化
- 灵活的参数配置：支持自定义神经网络结构和算法参数
- 完整的可视化：提供遗传算法进化曲线、神经网络误差收敛曲线等训练过程可视化
- 性能对比分析：包含优化前后神经网络性能的详细对比评估
- 多格式数据支持：支持CSV、MAT、TXT等多种格式的数据输入
- 模型评估与预测：提供模型性能评估报告和新数据的预测功能
使用方法
数据准备
准备训练数据集，支持CSV、MAT或TXT格式的数值型数据矩阵。参数设置
配置以下参数：- 神经网络结构参数：输入层节点数、隐藏层节点数、输出层节点数
- 遗传算法参数：种群规模、交叉概率、变异概率、最大迭代次数
- BP网络参数：学习率、训练误差目标、最大训练次数
运行系统
执行主程序开始优化过程，系统将自动完成：- 遗传算法优化初始权重和阈值
- BP神经网络训练
- 性能评估与对比分析
- 结果可视化
结果获取
系统输出包括：- 优化后的神经网络模型
- 训练过程数据图表
- 性能评估报告
- 对比分析结果
- 新数据的预测输出
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 统计学和机器学习工具箱
- 深度学习工具箱（推荐）
- 足够的内存容量以处理数据集和算法运算
文件说明
主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括参数初始化、数据预处理、遗传算法优化BP神经网络权值阈值的完整流程控制、训练过程可视化图表的生成、模型性能的评估与对比分析，以及最终优化模型的保存与预测功能。该文件作为整个系统的入口点，协调各算法模块协同工作，确保优化过程的顺利执行。
