GA-BP回归 - 基于遗传优化算法的BP神经网络数据回归预测
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简介
本仓库提供了使用遗传算法（GA）优化BP神经网络进行数据回归预测的完整Matlab源码和数据。该资源适用于多变量输入、单变量输出的数据回归预测场景，旨在利用遗传算法的搜索能力，优化BP神经网络的参数，从而提高回归预测的准确性。
特点
- 遗传算法优化：通过遗传算法对BP神经网络的权重和阈值进行优化，以提高模型的泛化能力。
- 多变量输入，单变量输出：适用于多种输入特征对应单一输出值的回归预测问题。
- 评价指标全面：包含R2、MAE、MSE、RMSE等多种评价指标，全面评估模型性能。
- 可视化结果：提供拟合效果图和散点图，直观展示模型拟合效果。
- 数据兼容性：提供Excel格式数据，兼容性良好，推荐使用Microsoft Excel 2018B及以上版本。
文件结构
data/: 存放实验所需的Excel数据文件。src/: 包含实现GA-BP回归预测的Matlab源码。results/: 存放模型的拟合效果图和散点图等结果文件。
使用说明
- 将Excel数据文件导入Matlab工作环境。
- 调用
src/目录下的主函数文件，开始执行GA-BP回归预测。 - 查看模型结果，包括评价指标和拟合图等。
注意事项
- 请确保Matlab环境中已安装和配置好遗传算法和神经网络相关工具箱。
- 运行源码前，请根据实际情况对参数进行适当调整，以获得最佳预测效果。
版权信息
本代码遵循MIT开源协议，未经授权禁止用于商业目的。
感谢您使用本资源，如有任何问题或建议，请在项目评论区反馈。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
