使用MATLAB实现退火遗传算法优化BP神经网络进行钢带厚度预测

退火遗传算法（Simulated Annealing Genetic Algorithm, SAGA）是一种经典的全局优化算法，通过模拟退火的概念和遗传算法的思想，可以在复杂问题中找到全局最优解。本文将介绍如何使用MATLAB实现退火遗传算法优化BP神经网络，以实现钢带厚度的准确预测。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备用于训练和测试的钢带厚度数据。假设我们有一个包含输入特征和目标输出的数据集。输入特征可以包括钢带的宽度、长度、温度等信息，而目标输出则是钢带的厚度。

2. BP神经网络模型
   接下来，我们构建BP神经网络模型。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，可以通过反向传播算法进行训练。在MATLAB中，可以使用feedforwardnet函数创建BP神经网络。

% 创建BP神经网络
net = feedforwardnet(hiddenSizes);