我想要用免疫遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值，希望种群编码方式为二进制编码，且基因长度为=BP神经网络输入层数目×隐藏层数目+输出层数目×隐藏层数目+隐藏层数目+输出层数目。请帮我完成代码

以下是一个使用免疫遗传算法优化BP神经网络权重和阈值的代码示例，种群编码方式为二进制编码，基因长度为`BP神经网络输入层数目 × 隐藏层数目 + 输出层数目 × 隐藏层数目 + 隐藏层数目 + 输出层数目`：

import math
import random

# 免疫遗传算法的参数
population_size = 50  # 种群规模
max_generations = 100  # 最大迭代次数
mutation_rate = 0.01  # 变异率

# BP神经网络的参数
input_layer_size = 10  # 输入层大小
output_layer_size = 5  # 输出层大小
hidden_layer_size = 3  # 隐藏层大小

# 计算基因长度
gene_length = (input_layer_size * hidden_layer_size) + (output_layer_size * hidden_layer_size) + hidden_layer_size + output_layer_size

# 初始化种群
population = []
for _ in range(population_size):
    individual = [random.randint(0, 1) for _ in range(gene_length)]
    population.append(individual)

# 免疫遗传算法的迭代过程
for generation in range(max_generations):
    # 计算适应度函数并排序种群
    fitness_scores = []
    for individual in population:
        fitness_score = calculate_fitness(individual)
        fitness_scores.append((individual, fitness_score))
    fitness_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # 选择操作（保留适应度最高的个体）
    selected_population = [individual for individual, _ in fitness_scores[:int(population_size/2)]]

    # 交叉操作（单点交叉）
    offspring_population = []
    while len(offspring_population) < population_size - len(selected_population):
        parent1 = random.choice(selected_population)
        parent2 = random.choice(selected_population)
        crossover_point = random.randint(1, gene_length-1)
        offspring1 = parent1[:crossover_point] + parent2[crossover_point:]
        offspring2 = parent2[:crossover_point] + parent1[crossover_point:]
        offspring_population.append(offspring1)
        offspring_population.append(offspring2)

    # 变异操作（单点变异）
    for individual in offspring_population:
        if random.random() < mutation_rate:
            mutation_point = random.randint(0, gene_length-1)
            individual[mutation_point] = 1 - individual[mutation_point]

    # 更新种群
    population = selected_population + offspring_population

# 获取最佳个体
best_individual = fitness_scores[0][0]
# 解码最佳个体的基因
decoded_gene = decode_gene(best_individual)

# 在此处插入BP神经网络的训练代码，并使用解码后的基因作为权重和阈值

请注意，上述代码示例中的`calculate_fitness`函数用于计算个体的适应度，`decode_gene`函数用于解码二进制基因为权重和阈值。您需要根据自己的BP神经网络模型和训练代码来实现这些函数。

此外，您还需要在代码的最后部分插入您的BP神经网络的训练代码，并使用解码后的基因作为权重和阈值。具体如何插入取决于您的BP神经网络代码的结构和实现方式。

请根据您的具体需求和情况，对代码进行适当的修改和调整。