基于GA优化的BP神经网络时间序列预测(Matlab代码实现与使用指南)

简介：
本项目利用遗传算法（GA）对BP神经网络进行优化，并应用于时间序列预测。附带详细的Matlab代码及操作指南。 遗传算法GA优化BP神经网络(GA-BP)可用于时间序列预测，并可通过Matlab代码实现。 时间序列预测广泛应用于多个领域，包括经济学、金融学、气象学、工业生产和市场调研等。这种技术基于历史数据的模式和趋势来预测未来的时间点值。它通过分析按时间顺序排列的数据的变化方向和程度，对未来若干时期的可能水平进行推测。这种方法在统计学和经济学中已有数十年的历史，并最初用于金融市场及经济趋势的预测。随着计算能力的进步与数据采集技术的发展，时间序列预测的应用范围逐渐扩大到了气象学、医学以及工业生产等领域。 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟生物进化过程以搜索最优解的方法，基于达尔文自然选择理论和基因进化的原理。该方法通过模仿群体中的特征演化及在自然选择过程中出现的基因选择、交叉与变异现象来工作。