基于MATLAB的GA-BP神经网络多变量预测模型
GA-BP神经网络是一种结合了遗传算法（GA）和反向传播神经网络（BP）的模型，用于解决多变量单结果的预测问题。具体而言，多变量指的是输入数据包含多个变量或特征，例如来自多个传感器的数据；单结果则是模型的输出为一个结果，如某个目标的预测或分类。遗传算法（GA）是一种启发式搜索算法，模仿自然界中的生物进化过程，通过搜索和优化潜在解来寻找问题的最优解。在GA-BP神经网络中，GA用于优化BP神经网络的权重和阈值，从而提升模型的预测性能。该方法适用于工科类研究，以及本科或研究生的课程设计。
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