基于MATLAB的GA-BP神经网络实现，应用于多变量单结果预测

简介：
本研究利用MATLAB平台结合遗传算法（GA）优化反向传播(BP)神经网络，以提高模型在处理复杂多变量单一输出预测问题时的表现和准确性。 GA-BP神经网络结合了遗传算法（GA）与反向传播神经网络（BP），适用于解决多变量单结果的预测问题。这类模型处理的数据包含多个输入变量或特征，例如来自多种传感器的信息，并且输出是一个单一的结果，如对某一目标的预测。 在该模型中，遗传算法作为一种启发式的搜索方法，模拟了自然选择和生物进化的过程。它通过优化潜在解来寻找最佳解决方案，在GA中，可能的解被编码为染色体形式。这些染色体会经历交叉、变异等操作以产生新的个体，并且适应度较高的个体将通过选择策略得以保留。 在GA-BP神经网络的应用场景下，遗传算法用于调整BP神经网络中的权重和阈值参数，从而提升模型预测的准确性与效率。这种结合方法特别适用于工科类研究项目以及本科或研究生课程设计中涉及的数据分析任务。