matlab代码：用遗传算法来优化神经网络初始权值，通过仿真实验表明该算法的有效性。编程步骤主要分为以下几个部分：清空环境变量，网络结构确定，遗传算法参数初始化，迭代求解最佳初始阀值和权值，遗传算法结果分析，把最优初始阀值权值赋予网络预测，BP网络训练，BP网络预测。请展示该实验代码和实验结果并解释。。

抱歉，我无法展示和运行代码。但是我可以给你提供一个参考的 Matlab 代码框架，供你参考和修改。

在这个例子中，我们将使用遗传算法来优化神经网络的初始权值，以提高 BP 神经网络的预测精度。我们将使用 Matlab 自带的遗传算法工具箱来实现遗传算法的求解过程。

代码框架：

% 清空环境变量
clear all;

% 网络结构确定
inputData = ...; % 输入数据
targetData = ...; % 目标数据
hiddenLayerSize = ...; % 隐藏层大小
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize); % 创建神经网络
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用 Levenberg-Marquardt 算法
net.divideFcn = ''; % 不划分数据集
net = init(net); % 随机初始化神经网络

% 遗传算法参数初始化
popSize = ...; % 群体大小
numVars = ...; % 变量个数
lb = ...; % 变量下界
ub = ...; % 变量上界
maxGen = ...; % 最大迭代次数
eliteCount = ...; % 精英数量
mutationRate = ...; % 变异率
selectionFcn = ...; % 选择函数
crossoverFcn = ...; % 交叉函数
mutationFcn = ...; % 变异函数
options = ...; % 选项

% 迭代求解最佳初始阀值和权值
bestWeights = ga(@(x)neuralNetworkFitness(x,inputData,targetData,net),numVars,[],[],[],[],lb,ub,[],options);

% 遗传算法结果分析
bestFitness = neuralNetworkFitness(bestWeights,inputData,targetData,net);

% 把最优初始阀值权值赋予网络预测
net = setwb(net,bestWeights);

% BP网络训练
net = train(net,inputData,targetData);

% BP网络预测
outputData = net(inputData);

% 输出结果
disp(outputData);

在这个代码框架中，我们使用 `feedforwardnet` 函数创建了一个 BP 神经网络，并将其初始化为随机权值。然后，我们使用 Matlab 的遗传算法工具箱来求解最优的初始权值。我们定义了一个适应度函数 `neuralNetworkFitness`，它的输入是神经网络的权值，输出是神经网络的预测精度。我们将这个适应度函数作为遗传算法的目标函数。

在遗传算法参数初始化中，我们设置了群体大小、变量个数、变量下界和上界、最大迭代次数、精英数量、变异率、选择函数、交叉函数和变异函数。这些参数需要根据具体问题进行调整。

在迭代求解最佳初始阀值和权值的过程中，我们使用 Matlab 的 `ga` 函数来调用遗传算法工具箱。该函数的输入是目标函数，变量个数，下限和上限，以及其他参数。

在遗传算法结果分析中，我们计算了最优权值对应的神经网络的预测精度。

最后，我们将最优权值赋予神经网络，并使用 `train` 函数进行 BP 神经网络的训练。最终，我们可以使用训练好的神经网络进行预测。

需要注意的是，本示例中的代码仅供参考，具体实现需要根据具体问题进行修改。