基于遗传算法与BP神经网络的回归预测模型

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1 基本定义

该种基于遗传算法与反向传播神经网络融合的回归预测模型旨在实现对复杂非线性关系数据的精准建模与分析，在解决回归预测问题方面展现出显著的应用价值

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）： 遗传算法是一种模仿生物进化规律的优化技术，在计算机科学领域具有重要应用价值。该方法遵循自然进化的机制，在解空间中逐步探索与优化潜在解决方案的可能性分布情况，并通过模拟自然选择与人工干预实现全局搜索功能。该算法主要包含从种群初始化到适应度评估的多个环节，在反复迭代过程中能够有效收敛至最佳解决方案

反向传播神经网络（Backward Propagation Neural Network, BPNN）：这种神经网络模型广泛应用于机器学习领域，在数据处理中展现出强大的适应性特征。其基本架构由输入层、中间隐含层以及输出层三部分组成，在训练过程中通过前向传递信息并结合反向传播算法对权重参数进行系统性优化调整以实现损失函数的最小化目标进而完成模型的学习任务与结果预测任务。该模型具备强大的非线性建模能力能够有效地解决复杂的数据拟合问题特别适用于回归分析与模式识别等场景。

GA_BP神经网络回归预测算法：该算法将遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与BP神经网络（Back