基于遗传算法优化BP神经网络的MATLAB多输入多输出预测模型（含代码及Excel数据），效果良好，易于运行与修改

简介：
本项目介绍一种采用遗传算法优化BP神经网络构建的MATLAB多输入多输出预测模型。提供源代码和Excel数据支持，便于用户操作调整，模型性能优越。 这个程序使用遗传算法优化的BP神经网络模型进行多输入两输出预测。首先，程序读取了一个名为“数据.xlsx”的Excel文件，其中包含了用于训练和预测的数据集。具体来说，输入数据存储在名为“input”的矩阵中，而输出数据则存放在名为“output”的矩阵里。 接着，将前1900个样本用作训练数据，并分别保存于“input_train”和“output_train”。剩余的样本作为测试数据并被放置到“input_test”与“output_test”。 为了提高模型性能，在进行神经网络计算之前对输入输出的数据进行了归一化处理。这里，所有数值都被调整至[-1, 1]区间，并将这些标准化后的值分别存储在名为“inputn”和“outputn”的矩阵中；同时保存了用于后续反向转换的参数于结构体变量“inputps”与“outputps”。 最后，在定义神经网络架构时，输入层节点数量等于输入数据列数，隐含层固定为10个节点，输出层则对应输出数据的列数。