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基于遗传算法优化的MATLAB BP神经网络非线性函数拟合系统
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资 源 简 介
本项目运用遗传算法优化BP神经网络的初始权重与偏置，通过选择、交叉和变异操作进行迭代进化，显著提升了网络的非线性函数拟合精度与收敛速度。
详 情 说 明
基于遗传算法优化的BP神经网络非线性函数拟合系统
项目介绍
本项目实现了一种结合遗传算法（GA）与BP神经网络的智能拟合系统，旨在解决复杂非线性函数的拟合问题。系统通过遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权重与偏置，克服传统BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。该方案首先生成初始种群，经过选择、交叉、变异等遗传操作不断进化，筛选出最优网络参数组合，最终利用优化后的参数构建高精度拟合模型。
功能特性
- 智能参数优化：利用遗传算法自动寻优BP神经网络的初始权重与偏置
- 高精度拟合：结合BP神经网络的非线性映射能力，实现对复杂函数的高精度拟合
- 可视化分析：提供遗传算法优化过程的可视化（适应度收敛曲线）和拟合效果对比图
- 多维度评估：输出均方误差（MSE）、决定系数（R²）等多种模型性能指标
- 模块化设计：各算法模块独立实现，便于修改和扩展
使用方法
数据准备
准备非线性函数样本集，包括输入向量X和对应的输出值Y。参数设置
- 遗传算法参数：种群规模、交叉概率、变异概率、最大迭代次数
- 神经网络参数：隐藏层节点数、学习率、训练次数
运行流程
- 执行主程序启动优化与拟合过程
- 系统将自动进行遗传算法优化，寻找最优网络参数
- 使用优化后的参数训练BP神经网络
- 查看生成的收敛曲线和拟合效果图
- 获取模型性能指标和最优参数矩阵
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 支持MATLAB基本绘图功能
- 建议内存4GB以上
文件说明
主程序文件集成了系统的核心功能，主要包括：遗传算法种群初始化与进化过程控制、BP神经网络构建与训练流程、适应度评估机制、优化过程可视化展示以及最终拟合精度分析与结果输出。通过协调各算法模块的调用顺序，实现了从参数优化到模型验证的完整流程。
