本程序展示了如何使用遗传算法优化神经网络。通过MATLAB代码，用户可以实现神经网络模型的训练，进而提高模型的预测能力。程序中的遗传算法主要用于调整神经网络的权重和偏置，优化网络结构，使得模型在训练过程中更高效地逼近最优解。以下是基本步骤：

  1. 初始化种群：随机生成一组神经网络权重和偏置。
  2. 评估适应度：通过训练神经网络并计算误差来评估每个个体的适应度。
  3. 选择、交叉与变异：使用遗传算法的选择、交叉与变异操作生成下一代。
  4. 重复步骤2-3，直到达到预定的停止条件。

最终，优化后的神经网络可用于更精确的预测和分类任务。