GA-BP神经网络回归预测模型（遗传算法优化BP神经网络）

       GA-BP神经网络回归预测模型通过遗传算法对神经网络进行参数优化，包括权重和偏置的优化。

        首先，它从Excel文件读取数据，并将数据划分为训练集和测试集。然后，对数据进行归一化处理，以便神经网络的训练。

        接着，创建具有5个隐藏层节点的前馈神经网络，并设置训练参数。通过遗传算法优化神经网络的参数，得到最优的权重和偏置。然后，将最优参数赋给神经网络并进行训练。训练后，对训练集和测试集进行仿真测试，并计算预测结果与真实值之间的均方根误差等相关指标来评估神经网络性能。

       最后，通过绘制优化迭代曲线和预测结果对比图，直观地展示优化过程和预测结果。具体结果如下图所示，包括调用的MATLAB神经网络库的各项具体参数，GA遗传算法训练过程中的适应度变化曲线，训练集、测试集的预测值和真实值的预测结果对比图，RMSE值以及模型预测结果的散点图等。