MATLAB实现的PSO-BP神经网络参数优化系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过粒子群优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行全局寻优，有效避免局部最优问题，提升模型收敛性能。系统自动化完成参数优化与训练，适用于复杂非线性问题的智能求解。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的BP神经网络参数优化系统

项目介绍

本项目实现了一种结合粒子群优化算法与BP神经网络的混合智能优化系统。该系统利用粒子群优化算法的全局搜索能力，对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，有效克服了传统BP神经网络训练过程中容易陷入局部极小值、收敛速度慢以及对初始参数敏感等问题。通过自动寻找最优的网络参数配置，系统显著提升了神经网络模型的预测精度和训练效率，可广泛应用于回归预测和分类任务。

功能特性

• 智能参数优化：利用PSO算法全局优化BP神经网络的初始权值和阈值，提升模型性能。
• 高性能预测模型：构建经过优化的BP神经网络，具备更高的预测精度和泛化能力。
• 训练过程可视化：提供PSO优化过程曲线和神经网络训练误差曲线的可视化展示。
• 全面性能评估：输出包括均方误差、决定系数R²在内的多种评估指标。
• 灵活参数配置：支持用户自定义PSO算法参数和神经网络结构参数。

使用方法

数据准备

准备训练数据集和测试数据集，格式为数值型矩阵（n×m），其中n为样本数量，m为特征维度。

参数设置

配置PSO算法参数（种群规模、迭代次数、学习因子、惯性权重等）和BP神经网络参数（隐藏层节点数、学习率、训练次数、误差目标等）。

运行系统

执行主程序文件，系统将自动完成PSO优化和神经网络训练过程。

结果分析

查看输出的优化后神经网络模型、性能评估指标、预测结果以及各种可视化图表。

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持MATLAB基本环境及绘图功能
• 建议内存4GB以上，用于处理较大规模数据集

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程，实现了数据加载与预处理、粒子群算法参数初始化、种群适应度评估、全局最优解搜索、BP神经网络构建与训练、模型性能验证以及结果可视化输出等关键功能模块，是项目运行的入口和调度中心。