MATLAB实现的粒子群优化算法与RBF神经网络权重优化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过粒子群优化算法动态调整RBF神经网络的权值参数，以提高预测精度和泛化能力。流程包括网络初始化、粒子种群设置、适应度评估及权值优化迭代。

详 情 说 明

基于粒子群算法优化的RBF神经网络权重优化系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子群优化算法的RBF神经网络权值参数优化方法。通过将RBF网络的权值组合映射为粒子群中的粒子位置，利用粒子群算法的全局搜索能力动态调整网络参数，显著提升RBF网络的预测精度与泛化性能。系统完整实现了从网络初始化、适应度评估到权值优化的全流程，为复杂非线性数据建模提供了有效的解决方案。

功能特性

• 智能权值优化：采用粒子群算法自动搜索RBF网络最优权值组合，避免传统梯度下降法易陷入局部最优的问题
• 灵活参数配置：支持自定义RBF网络结构参数（隐含层节点数、基函数宽度）和PSO优化参数（种群规模、迭代次数等）
• 多维性能评估：提供均方误差等多种适应度函数，并输出RMSE、准确率等测试指标
• 可视化分析：实时显示适应度值收敛曲线，直观反映优化过程
• 通用数据接口：支持连续值与离散值数据集，适用于回归与分类任务

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（特征矩阵与标签向量）和测试数据集
2. 参数设置：在配置文件中指定RBF网络参数和PSO算法参数
3. 运行优化：执行主程序开始权重优化过程
4. 结果获取：系统输出优化后的权值矩阵、收敛曲线及测试集性能报告

典型参数配置示例： % RBF网络参数 hidden_nodes = 20; % 隐含层节点数 sigma = 1.0; % 基函数宽度

% PSO参数 pop_size = 50; % 种群规模 max_iter = 100; % 最大迭代次数 w = 0.8; % 惯性权重 c1 = 1.5; % 个体学习因子 c2 = 1.5; % 社会学习因子

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：神经网络工具箱、优化工具箱

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度单元，承担着以下关键功能：负责初始化RBF神经网络结构与粒子群优化器参数配置；协调控制整个优化流程的迭代执行，包括粒子位置更新与速度计算；管理适应度评估过程，统筹个体最优与群体最优解的比对与更新；最终生成优化后的网络权重并输出收敛性分析与预测性能结果。