GA 优化的 BP 神经网络训练代码，结合了经典的 BP 神经网络和进化策略的精华，用起来还蛮顺手的。原始 BP 网络虽然挺常见，但容易卡在局部最优上，调参体验也比较玄学。这里用遗传算法来优化初始权重，搭配带动量的梯度下降训练，整体表现比裸 BP 强多了。

Excel 数据的预也得比较规范：200 组数据分成训练集和测试集，还做了标准化。代码里头也都写清楚了，逻辑清晰，新手看着也不会懵。关键流程像适应度函数设计、交叉变异操作都有写得比较清楚，而且你也可以方便地套自己的数据进去跑。

代码用的是 MATLAB，嗯，界面友好，跑起来也不费劲。适合对神经网络和遗传算法都有点基础，但还在摸索怎么把它俩组合起来的小伙伴。如果你正头疼 BP 模型不够稳，或者想要提升回归预测效果，这套代码可以拿来直接上手。

还有个小建议：跑完一遍默认参数后，记得自己调下权重范围和遗传代数，能提升不少精度。如果你对其他优化模型也感兴趣，可以参考底下这些相关链接，里面也有不少蛮实用的资源。