基于遗传算法的小波神经网络优化.zip

简介：
本项目探索了利用遗传算法优化小波神经网络参数的方法，旨在提升模型在特定任务中的性能和适应性。通过结合两种技术的优势，研究致力于解决传统训练方法中存在的局限性问题。 遗传算法优化BP神经网络主要包括三个部分：确定BP神经网络结构、使用遗传算法进行优化以及利用改进后的BP神经网络进行预测。 在第一阶段，根据拟合函数的输入输出参数数量来决定BP神经网络的具体架构，并据此设定遗传算法个体（即每个可能解）的长度。第二阶段中，通过应用选择、交叉和变异等操作于种群中的所有个体以优化这些个体所代表的BP神经网络权值与阈值组合；其中适应度函数用于评估各个体的表现情况，从而逐步逼近最优解决方案。最后，在遗传算法迭代完成后选定的最佳个体被用来初始化一个新的BP神经网络，并通过训练该网络来预测目标输出。 上述内容基于作者眀滒玩闹在简书上的相关文章进行概述和整理。