该代码是基于MATLAB编写的基于遗传算法优化的神经网络预测。该神经网络提供了五个隐层，输出包括预测值以及误差。
结合遗传算法实现的神经网络实现方法,该资源是c++程序。
针对bp算法学习效率低、收敛速度慢, 以及易陷入局部最优等缺点, 提出了一种新型的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法—遗传算法, 并论述了它在bp神经网络中权值优化的问题.
用遗传算法优化bp神经的参数，收敛速度快，非常实用，大家快来下啊！
使用遗传算法（GA）进行对BP神经网络进行优化，内含代码和解释文档
使用遗传算法优化神经网络的权值和阈值实现预测
基因遗传算法用于人工神经网络的训
介绍了遗传算法的基本原理,然后利用遗传算法优化神经网络结构,形成以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络.经验证可知,该算法具有一定的可行性与有效性.
本文利用GA的群体搜索和BP的自学习特性,提出用GA学习BP神经网络结构,构造了GA-BP优化算法。从而可利用此网络为复杂系统进行优化求解。
这个程序使用遗传算法来优化神经网络的权值，从而达到最佳状态。通过将遗传算法和神经网络结合在一起，该程序可以提高神经网络的性能和效率。如果你正在寻找一个方法来提高神经网络的表现，那么这个程序是你不可错过
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