MATLAB基于遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）的预测模型
简介
本资源文件提供了一个基于MATLAB的预测模型，该模型通过遗传算法（GA）优化BP神经网络（BP），以提高预测性能。模型最终输出进化过程图、预测效果对比图、误差图以及RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。该模型适合新手入门，代码中已详细备注需要修改的地方，方便用户根据自己的数据集进行调整。
文件结构
main.m：主程序文件，用于运行整个预测模型。BpFunction.m：BP神经网络函数文件，包含BP网络的实现细节。Objfun.m：目标函数文件，用于遗传算法的优化目标。
使用说明
- 数据格式：本模型代码基于【每行一个样本，每列一个特征】的数据格式。如果您的数据集以列为样本，请注意进行转置操作。
- 安装工具箱：在运行模型之前，请确保已安装MATLAB的遗传算法工具箱。
- 修改备注：代码中已详细备注需要修改的地方，请根据您的数据集进行相应的调整。
运行步骤
- 下载并解压本资源文件。
- 打开MATLAB，将当前工作目录设置为解压后的文件夹。
- 运行
main.m文件，开始执行预测模型。
输出结果
- 进化过程图：展示遗传算法的进化过程。
- 预测效果对比图：对比预测值与实际值的效果。
- 误差图：展示预测误差的分布情况。
- 评价指标：输出RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标，用于评估模型的预测性能。
注意事项
- 请确保数据集格式正确，特别是样本和特征的排列方式。
- 确保已安装所需的MATLAB工具箱，否则模型无法正常运行。
联系我们
如有任何问题或建议，请通过GitHub仓库的Issues页面联系我们。
希望本资源文件能帮助您更好地理解和应用遗传算法优化BP神经网络的预测模型。祝您使用愉快！