matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据OK。
这个程序是一个基于遗传算法优化的BP神经网络多输入两输出模型。下面我将对程序进行详细分析。
首先，程序读取了一个名为“数据.xlsx”的Excel文件，其中包含了输入数据和输出数据。输入数据存储在名为“input”的矩阵中，输出数据存储在名为“output”的矩阵中。
接下来，程序设置了训练数据和预测数据。训练数据包括前1900个样本，存储在名为“input_train”和“output_train”的矩阵中。预测数据包括剩余的样本，存储在名为“input_test”和“output_test”的矩阵中。
然后，程序对输入数据进行了归一化处理，将其归一化到[-1,1]的范围内。归一化后的数据存储在名为“inputn”和“outputn”的矩阵中，归一化的参数存储在名为“inputps”和“outputps”的结构体中。
接下来，程序定义了神经网络的节点个数。输入层节点个数为输入数据的列数，隐含层节点个数为10，输出层节点个数为输出数据的列数。
然后，程序构建了一个BP神经网络模型。模型使用了tansig和purelin两个传递函数，采用梯度下降法进行训练。网络的训练参数包括训练次数、学习速率、训练目标最小误差、显示频率、动量因子、最小性能梯度和最高失败次数。
接下来，程序使用遗传算法求解最佳参数。遗传算法的参数包括进化代数、种群规模、交叉概率和变异概率。程序首先初始化一个种群，然后进行进化操作，包括选择、交叉和变异。每一代种群中的染色体根据其适应度值进行排序，然后根据轮盘赌法选择新个体。选择后的种群经过交叉和变异操作得到下一代种群。最后，程序输出遗传算法的结果，包括适应度曲线和最佳个体的权值和阈值。
最后，程序使用优化后的BP神经网络进行训练和预测。训练数据经过归一化处理后，使用train函数进行训练。然后，程序对测试数据进行归一化处理，并使用sim函数进行预测。预测结果经过反归一化处理后，计算了预测误差，并绘制了预测结果的图形。
这个程序主要是用于解决多输入两输出的问题，应用在神经网络领域。它使用遗传算法优化了BP神经网络的参数，包括权值和阈值，以提高神经网络的性能。程序涉及到的知识点包括神经网络的构建、训练和预测，遗传算法的基本原理和操作。
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