MATLAB实现基于遗传算法优化的BRF神经网络预测系统

资 源 简 介

本项目采用遗传算法自动优化BRF神经网络的隐含层节点数和径向基函数扩展速度等关键参数，显著提升模型预测精度。支持数据训练与验证，适用于各类回归与预测任务。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的BRF神经网络预测系统

项目介绍

本项目结合遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与径向基函数（RBF）神经网络，构建了一套自动化参数优化与预测系统。通过遗传算法动态寻优RBF神经网络的关键结构参数（如隐含层节点数、径向基函数的扩展速度等），有效提升模型的预测精度与泛化能力。系统支持回归预测与分类识别任务，并提供完整的模型训练、验证、预测及结果可视化功能。

功能特性

• 自动化参数优化：利用遗传算法全局搜索能力，优化RBF神经网络结构参数，避免手动调参的繁琐与主观性。
• 多任务支持：适用于数值型数据的回归预测（如产量预测、价格趋势分析）与类别型数据的分类识别（如图像分类、故障诊断）。
• 全面的性能评估：输出均方误差（MSE）、分类准确率等多项指标，客观衡量模型性能。
• 直观的结果可视化：提供误差收敛曲线、预测结果对比图等图形化分析工具，便于理解模型训练过程与预测效果。
• 灵活的数据输入：支持CSV、Excel、MAT等常见格式的数据文件，兼容多特征列与目标列的数据结构。

使用方法

1. 数据准备：将待处理数据整理为表格形式，确保自变量（特征）与因变量（目标）列明确，并保存为CSV、Excel或MAT格式。
2. 参数配置：在主程序或配置文件中设置遗传算法参数（如种群大小、迭代次数、交叉/变异概率）及RBF神经网络相关参数范围。
3. 模型训练与优化：运行主程序，系统将自动执行遗传算法优化流程，寻找最佳RBF网络参数，并完成模型训练。
4. 结果获取：程序运行结束后，可获得优化后的RBF神经网络模型、预测结果文件、性能评估报告及可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：MATLAB 神经网络工具箱、统计与机器学习工具箱

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能流程，主要包括：数据读取与预处理模块、遗传算法参数优化模块、RBF神经网络构建与训练模块、模型预测与性能评估模块，以及结果可视化模块。通过这些模块的协同工作，实现了从数据输入到优化模型输出的完整自动化处理。