利用遗传算法优化BP神经网络模型对数据进行仿真训练，可以对变形监测数据以及其他领域的数据进行预测，实验结果表明遗传算法优化BP神经网络模型比BP神经网络模型有着更好的预测精度，代码是基于matlab语言自己写的，可供参考

有代码有报告有工具箱 理解遗传算法的基本思想和基本流程，应用 Sheffield 遗传算法工具箱和 Matlab 神经网 络工具箱，完成基于遗传算法的 BP 神经网络的初始权阈值的优化，分析算法中各种参数变 化对计算结果的影响，并比较未使用遗传算法、使用遗传算法这两种情况下的训练误差。 1、编写程序，附上程序清单和有关曲线。 2、总结实验所得主要结论。 3、简要回答思考题。

微信小程序 Onlab实验 代码答案 人工智能原理 实验1:猴子摘香蕉问题的Python编程实现 实验2:编程实现简单恐龙识别系统的知识表示 实验3:搜索算法求解8数码问题 实验4:字句集消解实验 实验5:简单恐龙识别系统的产生式推理 实验6:蚁群算法在TSP问题中的实现 实验7:粒子群优化算法实验 实验8:遗传算法在TSP问题中的实现 实验9: BP神经网络实验