基于PSO优化的RBF神经网络：MATLAB预测与模式识别系统

资 源 简 介

本项目利用粒子群优化算法自动调优RBF神经网络参数，提升模型性能稳定性。支持训练与测试模式，适用于数据预测（时序/回归）及模式识别任务，有效解决参数随机初始化导致的波动问题。

详 情 说 明

基于PSO优化的RBF神经网络预测与模式识别系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子群优化算法（PSO）自动调优的径向基函数（RBF）神经网络系统。针对传统RBF网络因随机初始化参数导致的性能不稳定问题，通过PSO算法智能优化RBF网络的核心参数（包括隐层节点中心、权重和核函数宽度），显著提升模型的预测精度和稳定性。系统支持回归预测（如时序预测）和模式识别（分类任务）两种模式，为用户提供一站式的数据建模与预测分析解决方案。

功能特性

• 自动参数优化：利用PSO算法自动搜索RBF网络最优参数组合，避免人工调参的繁琐与主观性
• 双模式支持：同时支持回归预测（输出连续值）和分类识别（输出离散标签）任务
• 性能稳定：通过优化算法降低参数初始随机性的影响，提高模型重复训练结果的一致性
• 直观可视化：提供PSO收敛曲线、训练拟合曲线、预测效果对比图等多种可视化结果
• 用户友好：提供合理的默认参数，用户只需准备标准化数据即可快速上手使用
• 灵活配置：允许用户自定义PSO种群规模、迭代次数、RBF网络结构等关键参数

使用方法

数据准备

1. 训练数据：准备N×M特征矩阵（N个样本，M个特征）和对应的标签向量

- 回归任务：标签为连续数值 - 分类任务：标签为整数类别编号

1. 测试数据：格式与训练数据保持一致的特征矩阵

基本流程

1. 配置运行参数（可使用默认设置）
2. 加载训练数据集和测试数据集
3. 运行主程序启动PSO-RBF优化训练
4. 查看输出的性能指标和可视化结果
5. 获取最优模型参数及测试集预测结果

参数配置

系统提供以下主要可调参数（均设有默认值）：

• PSO参数：种群大小、迭代次数、学习因子
• RBF参数：隐层节点数量、高斯核函数宽度范围
• 任务模式：回归预测或分类识别

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：无特殊工具箱依赖，纯MATLAB基础函数实现
• 内存建议：至少4GB RAM（大规模数据集需更大内存）
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的PSO-RBF算法流程，实现了数据加载与预处理、PSO优化器初始化、RBF网络参数优化搜索、网络训练与性能验证、结果可视化与输出等核心功能。该文件作为系统入口，协调各算法模块协同工作，完成从数据输入到结果输出的全过程自动化处理。