说明：遗传算法优化神经网络程序[matlab]遗传算法优化神经网络程序[matlab]遗传算法优化神经网络程序[matlab]遗传算法优化神经网络程序[matlab]
说明：里面的程序与《matlab43个神经网络分析》这本书配套，学习起来更加方面快捷，建议先运行程序再看书上的讲解，效果更好，方便初学者对于matlab神经网络的学习，里面包含BP神经网络，遗传算法结合的BP神经网络，SVM等算法，方便好用。
说明：SOM自组织神经网络是神经网络的一种。个人感觉属于仿生学的一种方法。这种网络是基于生理学和脑科学研究成果提出的。与前向神经网络不同，它是一种无监督的学习。适用于数据聚类。完成自组织特征映射的算法较多。下面给出一种常用的自组织算法： (1)权值初始化并选定
说明：MATLAB神经网络43个案例分析.pdf与源码。内容涵盖常见的神经网络（BP,RBF,SOM,Hopfield，Elman，LVQ,Kohonen,GRNN,NARX）,以及相关智能算法（SVM，决策树，随机森林，极限学习机），同时还有常见的优化算法（遗传算法，蚁群算法）与神经网络的结合问题。
说明：学习向量化（LVQ）神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习方法的输入前向神经网络，其算法是从Kohonen竞争算法演化而来的。LVQ神经网络在模式识别和优化领域有着广泛地应用。
说明：BP-Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
说明：美赛 人员疏散模型 元胞自动机 美国大学生数学建模竞赛MATLAB示例程序。
说明：对于bp神经网络具体算法的编程实现 没有使用自带的神经网络包 可以更好的了解bp算法的内部实现
说明：实现遗传算法优化的神经网络进行时间序列的预测，genetic.m接口函数简单明了，神经网络参数直接修改，自己的数据文件直接更换load即可。