遗传算法优化BP神经网络预测模型，源码与数据参考

资源摘要信息:"matlab基于遗传算法优化BP神经网络多输入多输出预测模型" 本资源提供了使用MATLAB语言开发的一个预测模型，该模型基于遗传算法优化的BP（反向传播）神经网络。此类模型特别适用于多输入和多输出的情境，在此案例中具体是指输入数据和输出数据的关系预测。用户可以通过替换提供的EXCEL文件中的数据来运行模型，并预测新的数据集。 1. 数据预处理： - 程序首先读取名为“数据.xlsx”的Excel文件，该文件中包含了用于训练和测试模型的输入和输出数据。数据被保存在矩阵“input”和“output”中。 - 数据分为训练数据和预测数据两部分。训练数据由前1900个样本构成，分别保存在“input_train”和“output_train”矩阵中；剩余的样本则构成预测数据，保存在“input_test”和“output_test”矩阵中。 - 对输入数据进行归一化处理，使之落在[-1, 1]的区间内，以提高神经网络训练的效率和准确性。归一化后的数据保存在“inputn”和“outputn”中，归一化参数则存于结构体“inputps”和“outputps”。 2. 神经网络结构定义： - 输入层节点的数量与输入数据的特征数相对应，隐含层的节点数设定为10，输出层的节点数则与输出数据的特征数一致。 3. 遗传算法优化过程： - 遗传算法用于优化神经网络的权重和偏置。它是一种仿生算法，模拟自然选择和遗传学原理，通过选择、交叉和变异等操作，在多代进化中搜索最优解。 - 在此预测模型中，遗传算法被用来调整BP神经网络的参数，以实现对输入和输出关系的最佳拟合。 4. 程序可直接运行性： - 预测模型已配置好，能够直接运行，无需额外的设置或修改。 - 用户只需替换“数据.xlsx”文件中的数据，即可对新的数据集进行预测。 5. 软件/插件使用： - 该预测模型使用MATLAB软件进行开发。MATLAB是一个强大的数值计算和图形处理软件，常用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。 - 用户需要确保计算机上已安装有MATLAB环境，并具备相应的工具箱支持，例如神经网络工具箱等。 在文件压缩包中包含了一些辅助文件，如HTML文件、图片和文本文件，这些可能是模型使用说明、相关图表展示或开发文档。用户应该参考这些文件来更好地理解模型的构建和运行过程。 资源的标签“matlab 神经网络 软件/插件”指明了资源的主要内容和使用环境，强调了MATLAB在神经网络建模中的作用以及相关的软件或插件需求。通过使用MATLAB语言开发的预测模型，能够帮助用户有效地处理多输入多输出的预测问题，且其基于遗传算法的优化机制使得模型在处理复杂非线性关系时具有更好的性能。