基于遗传算法改进的双隐含层BP神经网络在回归分析中的应用

基于遗传算法改进的双隐含层BP神经网络在回归分析中的应用

回归分析是一种常用的统计分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。BP神经网络是一种常用的机器学习算法，可用于回归分析任务。然而，传统的BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解，并且对于网络结构的选择和超参数的优化需要经验性的调整。为了克服这些问题，本文提出了一种基于遗传算法改进的双隐含层BP神经网络，并使用Matlab实现。

首先，我们来了解遗传算法的基本原理。遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。它通过模拟自然界的选择、交叉和变异等操作，不断优化解空间中的候选解，以找到最优解。在本文中，我们将遗传算法应用于BP神经网络的训练过程中，以提高网络的性能。

以下是基于遗传算法改进的双隐含层BP神经网络的Matlab代码实现：

% 数据准备
load('data.mat'); % 导入数据集
X = data