改进算法优化神经网络这种事，玩过的人都知道，靠手动调参数那叫一个折磨。GA-APSO-IBP的组合，用起来就挺顺手。它把遗传算法和粒子群这两个老朋友结合在一起，还专门优化了双层 BP 神经网络的权重和偏置，预测效果比普通 BP 靠谱多了。

项目里还带了个GUI 界面，你不用改代码也能点点鼠标搞训练、看结果，省心不少。而且整体代码结构清晰，从环境配置到训练再到可视化输出，都有，适合你快速上手。

比如你做时间序列预测或者想试试改进神经网络算法，这个项目挺合适。它就是给那种已经会点 MATLAB、又想让模型更聪明的人准备的。像是预测电价、气象、销量那类多输入的回归问题，都能试一试。

我建议你看看这个长得还蛮像的项目：GA-BP 神经网络回归训练示例·带动量梯度下降，风格比较像，也挺实用。

嗯，还有个小提醒：运行前记得把路径里的addpath加上，不然找不到函数会报错。

如果你手上有自己的数据集，想测一下用 AI 调参能不能提升效果，那这个代码你可以放心上手。