这是一种非常好的优化算法，可以正常运行，请放心下载。

提出利用GA-BP神经网络的系统对变压器的故障诊断进行优化。利用GA遗传算法优化BP的初始权值,得到GA-BP神经网络。同时使用L-M算法训练GA-BP,使其可精确识别故障变压器内部的气体含量变化,并针对变压器故障诊断过程进行高效处理。GA-BP神经网络具备模糊算法,具有计算快速和判断准确等优点,可在很多的领域内保障电气安全,因而其具有良好的发展前景。

基于遗传算法优化的BP神经网络的温度漂移补偿

用GA直接训练BP网络的权重算法,主程序：gafault.m 用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法,主程序：gabpfault.m

行业分类-物理装置-基于随机GA-BP神经网络群的爆破块度预测方法、装置及介质.zip

遗传算法优化；神经网络预测‘ 直接使用’

MATLAB源码集锦-基于GA优化的BP网络算法分析与MATLAB实现

在写论文，上一些资源网站花重金购买的，害，这样分享不太好，里面含有很多代码数据材料。做这些够用了，对了是R+MATLAB+python的一些代码整合的。

ga优化BP，ga-bp主程序，BP程序，ga程序等等

本文研究用遗传算法优化BP神经网络，既可以用遗传算法优化神经网络的连接权值，又可以优化神经网络的拓扑结构，还可以用遗传算法同时优化BP神经网络的权值、阈值和网路拓扑结构。传统BP神经网络的权值通过梯度下降来求最佳值，易陷入局部最优。而BP神经网络的拓扑结构，从原理上，只要有足够多的隐层和隐节点，即可实现复杂的映射关系，但是如何根据特定的问题来具体确定网络的结构尚无很好的方法，仍需要凭借经验和试凑。由于遗传算法具有优化对象模型无关性、鲁棒性强、随机性、全局性以及适用并行处理等优点，能够快速优化网络结构和网络连接权值。