基于遗传算法的BP神经网络回归预测

基于遗传算法的BP神经网络回归预测是一种结合了神经网络和遗传算法的方法，用于预测某些数值型变量的值。其中，BP神经网络是一种常用的人工神经网络，用于模拟非线性映射关系，而遗传算法是一种优化算法，用于搜索最优解。

在这种方法中，首先使用BP神经网络进行预测，然后使用遗传算法对神经网络的权重进行优化，以提高预测准确率。具体地，遗传算法通过模拟自然选择和遗传变异的过程，对神经网络中的权重进行优化，使得神经网络的输出结果更加接近真实值。

总的来说，基于遗传算法的BP神经网络回归预测是一种高效的预测方法，可以在多种领域得到应用，如金融、医疗和环境等。