基于MATLAB的PSO与GA优化的RBF神经网络参数优化工具

资 源 简 介

本项目在MATLAB平台集成了粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)，用于自动优化RBF神经网络的参数，包括隐含层节点数、基函数中心和宽度。通过对比两种优化算法，帮助用户获得最优网络配置，提升机器学习模型的性能。

详 情 说 明

基神经网络优化工具：基于粒子群算法与遗传算法的RBF神经网络参数优化系统

项目介绍

本项目实现了一个集成了粒子群算法和遗传算法两种优化方法的RBF神经网络框架。系统能够自动优化RBF神经网络的参数设置，包括隐含层节点数、径向基函数的中心和宽度等关键参数。通过两种优化算法的对比，用户可以选择最适合的优化策略来提升RBF神经网络的预测精度和收敛速度。

功能特性

• 智能参数优化：自动搜索RBF神经网络最优参数组合
• 双重优化策略：集成粒子群算法和遗传算法两种优化方法
• 灵活配置：支持自定义网络结构参数、算法参数和优化目标
• 可视化分析：提供优化过程收敛曲线和预测结果对比图
• 全面评估：输出多种性能指标，包括均方误差、决定系数等

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集，包括输入特征矩阵和对应目标值向量
2. 参数设置：配置算法参数（种群大小、最大迭代次数、交叉率、变异率等）
3. 网络配置：设置网络结构参数（隐含层节点数范围、径向基函数类型等）
4. 优化目标：选择优化目标（最小均方误差、最小绝对误差等）
5. 运行优化：执行优化过程，获取最优RBF神经网络模型
6. 结果分析：查看优化过程曲线、预测结果对比和性能评估报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计与机器学习工具箱
• 神经网络工具箱

文件说明

main.m文件作为项目的核心入口点，整合了完整的优化流程。其实现了数据加载与预处理功能，能够读取训练数据集并进行必要的标准化处理；提供了参数配置接口，允许用户设置算法参数和网络结构；包含了完整的优化算法执行逻辑，支持粒子群算法和遗传算法的并行比较；集成了RBF网络训练与评估模块，可自动完成网络构建、训练和验证；最后还实现了结果可视化功能，生成收敛曲线、预测对比图等分析图表，并输出详细的性能评估报告。