? ? ? ?GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預測模型通過遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行參數(shù)優(yōu)化，包括權(quán)重和偏置的優(yōu)化。

? ? ? ? 首先，它從Excel文件讀取數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集。然后，對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，以便神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練。

? ? ? ? 接著，創(chuàng)建具有5個隱藏層節(jié)點的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并設(shè)置訓練參數(shù)。通過遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，得到最優(yōu)的權(quán)重和偏置。然后，將最優(yōu)參數(shù)賦給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進行訓練。訓練后，對訓練集和測試集進行仿真測試，并計算預測結(jié)果與真實值之間的均方根誤差等相關(guān)指標來評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。

? ? ? ?最后，通過繪制優(yōu)化迭代曲線和預測結(jié)果對比圖，直觀地展示優(yōu)化過程和預測結(jié)果。具體結(jié)果如下圖所示，包括調(diào)用的MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫的各項具體參數(shù)，GA遺傳算法訓練過程中的適應(yīng)度變化曲線，訓練集、測試集的預測值和真實值的預測結(jié)果對比圖，RMSE值以及模型預測結(jié)果的散點圖等。