ga-bp神经网络参数

### GA-BP神经网络参数详解

#### 遗传算法（GA）部分的参数设置

遗传算法作为全局搜索工具，在GA-BP神经网络中主要用于优化BP神经网络的初始权重和阈值。其主要参数如下：

- **种群大小 (Population Size)**
种群规模决定了每一代中的个体数量，较大的种群可以增加找到最优解的概率，但也增加了计算成本[^1]。

- **交叉概率 (Crossover Probability, Pc)**
控制两个父代之间基因交换的可能性，通常取值范围为0.6到0.9之间[^5]。

- **变异概率 (Mutation Probability, Pm)**
决定了后代发生随机突变的概率，一般较小，约为0.01至0.1，以保持群体多样性并防止过早收敛于局部极小值。

- **迭代次数 (Generations or Iteration Times)**
定义了进化过程的最大循环数，即最大世代数。过多可能导致冗余运算；不足则可能无法达到满意的结果。

#### BP神经网络部分的参数配置

BP神经网络负责具体的模式识别与分类任务，其核心参数包括但不限于以下几个方面：

- **隐藏层数量及各层节点数目 (Number of Hidden Layers and Neurons per Layer)**
这直接影响着模型表达能力以及训练难度。对于大多数应用场景而言，一层或两层隐含层已经足够强大来解决问题[^4]。

- **激活函数 (Activation Function)**
常见的选择有Sigmoid、Tanh 和 ReLU等非线性变换形式。不同的激活函数适用于不同类型的数据分布特性[^3]。

- **学习率 (Learning Rate, η)**
学习速率控制每次更新权值时步长大小。过高容易引起震荡不稳甚至发散；太低又会延长收敛所需时间[^2]。

- **动量因子 (Momentum Factor, α)**
添加前一次梯度方向的记忆成分有助于加速沿相同路径移动的速度，并减少振荡现象的发生频率。

import numpy as np

class GABPNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_sizes, output_size, population=50, crossover_rate=0.8, mutation_rate=0.05):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_sizes = hidden_sizes
        self.output_size = output_size
        
        # Genetic Algorithm Parameters
        self.population = population
        self.crossover_rate = crossover_rate
        self.mutation_rate = mutation_rate
    
    def initialize_weights(self):
        """Initialize weights using genetic algorithm."""
        pass
    
    def train(self, X_train, y_train, generations=100, learning_rate=0.01, momentum_factor=0.9):
        """Train the network with given data set."""
        pass
    
    def predict(self, X_test):
        """Make predictions on new inputs."""
        pass