GA-BP遗传算法优化BP神经网络回归模型训练示例

基于遗传算法的 BP 神经网络调优思路挺实用的，尤其是用在数据回归任务上。原始的 BP 网络虽然思路简单，但老是容易陷入局部最优，结果不太稳。这个项目的思路就比较巧，用 GA 来先跑一轮，优化初始权重，再用带动量的梯度下降微调，整体效果还不错。

Excel 的数据预部分也比较贴地气，用的是 200 组样本，做标准化后分成训练集和测试集，适合新手上手操作。代码本身不复杂，结构清晰，适合边看边改。你甚至可以直接改输入数据，换成你自己的项目数据，直接复用。

GA 优化过程里还贴心地写了适应度函数、交叉和变异，逻辑清楚，调参也留了。新手看起来不会太吃力。用的是比较基础的 Python 库，比如numpy、sklearn这类，也没啥门槛，跑起来挺顺。

梯度下降训练这块，用了带动量项的 SGD，能稍微提速也更稳，避免抖动太大。如果你之前只用过标准 SGD，那这个升级值得一试。整体训练流程安排得挺合理，思路也清晰，适合当一个入门项目练手。

如果你对BP 神经网络感兴趣，又想试试遗传算法这类全局优化方法，那这个项目真的可以看看。不光能学算法，还能顺便练练数据预和参数调优。建议先把原始代码跑一遍，确认流程熟了再动手改。