基于模拟退火遗传算法优化的 BP 神经网络钢带厚度预测

基于模拟退火遗传算法优化的 BP 神经网络钢带厚度预测

神经网络是一种强大的机器学习模型，可用于解决各种预测和分类问题。在工业领域中，预测钢带厚度是一个重要的任务，因为钢带的厚度直接影响其质量和性能。本文将介绍如何使用 BP（反向传播）神经网络和模拟退火遗传算法相结合，以优化钢带厚度预测模型，并提供相应的 MATLAB 源代码。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含多个特征（例如温度、压力和时间等）和对应钢带厚度的数据集。我们将使用这些特征作为输入，以预测钢带的厚度作为输出。确保数据集已经准备好，并按照适当的格式保存，以便在 MATLAB 中加载和处理。

接下来，我们将实现 BP 神经网络模型。在 MATLAB 中，可以使用 Neural Network Toolbox 提供的函数和工具箱来构建神经网络。以下是一个简单的 BP 神经网络的示例代码：

% 加载数据集
load('dataset.mat')