利用Python和GA算法优化BP神经网络以解决回归预测问题

简介：
本研究运用Python编程语言结合遗传算法（GA）优化反向传播（BP）神经网络模型，旨在提高其在回归预测任务中的性能与精度。 使用Python中的遗传算法（GA）优化BP神经网络来解决回归预测问题。 神经网络结构为三层：输入层有3个节点，隐藏层有2个节点，输出层有1个节点。 数据集： 实验使用的数据文件是advertise.txt，包含200条记录。每行包括三个特征和一个目标值。训练集与测试集的比例设定为7:3。 示例如下： ``` 1,230.1,37.8,69.2,22.1 2,44.5,39.3,45.1,10.4 ... ``` 遗传算法优化BP神经网络的参数设置如下：种群数量为10，迭代次数为80次，交叉概率设为0.8，变异概率设定为0.01。BP神经网络的学习率为0.05，并进行500次迭代。 在60个测试样本上计算平均无误差后得到的结果是errors_std_org： 1.5342603366697878。