MATLAB实现的遗传算法优化小波神经网络函数逼近系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过遗传算法全局优化小波神经网络的权重、尺度与平移参数，显著提升非线性函数逼近的精度与效率，适用于复杂函数建模场景。

详 情 说 明

基于遗传算法的小波神经网络函数逼近优化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的函数逼近系统，通过遗传算法优化小波神经网络的参数配置。系统首先构建小波神经网络模型，利用遗传算法对网络的权重、尺度参数和平移参数进行全局优化，最终实现高精度的非线性函数逼近。系统包含完整的训练流程和测试验证模块，能够有效处理复杂的非线性映射关系。

功能特性

• 智能参数优化：采用遗传算法全局优化小波神经网络的权重、尺度参数和平移参数
• 高精度逼近：结合小波分析的时频局部特性与神经网络的学习能力，实现对复杂非线性函数的高精度逼近
• 完整训练流程：包含数据预处理、模型训练、参数优化、性能评估等完整流程
• 多维度评估：提供多种性能指标（MSE、R²、MAE）和可视化分析
• 灵活配置：支持用户自定义遗传算法参数和小波神经网络结构

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：包含输入向量和对应目标输出的样本矩阵
2. 准备测试数据集：用于验证模型性能的独立样本集

参数设置

1. 配置遗传算法参数：种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等
2. 设置小波神经网络参数：隐含层节点数、小波函数类型、学习率等
3. 指定目标函数表达式或数据点集（用于函数逼近任务）

运行系统

执行主程序文件启动优化过程，系统将自动完成：

• 小波神经网络模型构建
• 遗传算法参数优化
• 模型训练与测试
• 结果分析与可视化

结果输出

系统将生成以下输出结果：

• 优化后的小波神经网络模型参数
• 训练过程中的误差收敛曲线
• 测试集上的预测结果与真实值对比图
• 性能评估指标（MSE、R²、MAE）
• 最优个体适应度变化曲线
• 函数逼近效果可视化展示

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 需要安装的信号处理工具箱（用于小波函数支持）

硬件要求

• 内存：至少 8GB RAM
• 处理器：Intel Core i5 或同等性能以上
• 硬盘空间：至少 1GB 可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括小波神经网络的构建与初始化、遗传算法优化器的配置与执行、网络参数的全局优化搜索、训练过程的监控与误差记录、模型性能的测试评估，以及最终结果的可视化展示。该文件整合了所有关键模块，为用户提供完整的函数逼近解决方案。