PSO算法优化RBFNN，求解Ackley非线性系统

资 源 简 介

PSO算法优化RBFNN，求解Ackley非线性系统

详 情 说 明

针对复杂非线性系统的优化问题，传统方法往往难以兼顾精度与效率。本文探讨一种基于粒子群优化(PSO)算法改进径向基函数神经网络(RBFNN)的混合解决方案，以经典Ackley函数为测试案例展示完整实现路径。

核心优化策略采用PSO算法动态调整RBFNN的权值和阈值参数。这种生物启发式优化机制通过模拟鸟群觅食行为，使网络参数在解空间中进行智能搜索，相比传统梯度下降法能更有效避免局部最优陷阱。实验设计阶段特别注重数据预处理，对原始Ackley函数输出进行归一化处理以消除量纲影响，同时按合理比例划分训练集与测试集。

在二维Ackley函数的极小值求解任务中，该方法展现出显著优势。通过对比优化前后的网络输出，不仅从绝对误差角度验证了精度提升，还引入相对误差指标进行鲁棒性评估。误差分析表明，经PSO优化的RBFNN在函数曲率变化剧烈区域仍保持稳定性能，这对实际工程中的非线性系统建模具有重要参考价值。

这种混合优化框架的普适性在于：PSO的全局搜索能力与RBFNN的局部逼近特性形成互补，特别适用于多峰非线性系统的参数寻优问题。后续研究可进一步探索自适应粒子群策略与深层网络结构的结合应用。