MATLAB实现的粒子群算法优化BP神经网络建模与预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB平台实现了基于粒子群算法（PSO）优化的BP神经网络，用于高效建模与精准预测。通过PSO全局优化BP网络的初始权重和阈值，显著提升了收敛速度与预测精度，解决了传统BP网络易陷入局部最优的问题。

详 情 说 明

基于粒子群算法优化的BP神经网络建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一种融合粒子群优化算法（PSO）与反向传播神经网络（BPNN）的智能建模与预测系统。传统BP神经网络在训练过程中容易因初始权重和阈值选择不当而陷入局部最优解，导致收敛速度慢、预测精度不佳。本系统利用PSO算法的全局搜索能力，对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化，有效改善了网络的性能。项目集成了数据预处理、PSO-BP联合优化、模型训练与预测、结果可视化等完整流程，适用于解决复杂的回归与分类预测问题。

功能特性

• 智能优化初始化：采用粒子群算法寻找BP神经网络最优的初始权重与阈值，提升模型起点质量。
• 强大的预测能力：处理复杂的非线性关系，支持回归预测（如连续值预测）和分类任务（如模式识别）。
• 全面的性能评估：训练完成后，自动计算并输出关键性能指标，如均方误差（MSE）、准确率（Accuracy）等。
• 直观的结果可视化：生成预测结果对比图、优化过程收敛曲线图等，便于模型效果分析与展示。
• 灵活的模型配置：用户可自定义网络结构（隐藏层神经元数量）、PSO种群规模、迭代次数等超参数。
• 良好的数据兼容性：支持导入.mat（MATLAB数据文件）和.csv（逗号分隔值文件）格式的数据集，并对缺失值进行处理。

使用方法

1. 数据准备：将你的训练数据准备为.mat或.csv文件。文件格式应为每行一个样本，各列依次为特征和标签。
2. 参数设置：在代码中配置以下关键参数：

* hiddenLayerSize: BP神经网络的隐藏层神经元数量。 * maxIterations: PSO算法的最大迭代次数。 * particleNum: PSO粒子种群规模。

1. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动完成数据加载、预处理、PSO优化、BP网络训练与预测的全过程。
2. 查看结果：程序运行结束后，将在命令窗口输出精度指标，并自动绘制预测结果对比图和收敛曲线图。优化后的网络权重与偏置参数也会被保存。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB R2016b 或更高版本

文件说明

主程序文件是项目的核心执行入口，它协调并调用各个功能模块，实现了从数据加载到结果输出的完整工作流。其核心功能包括：读取用户指定的数据文件并进行必要的清洗与标准化处理；根据用户设定的超参数初始化粒子群优化器与神经网络结构；执行粒子群算法以搜寻最优的初始权重和阈值组合；利用优化后的参数配置训练最终的BP神经网络模型；使用训练好的模型对新数据进行预测，并计算性能评价指标；最后，生成可视化的预测效果对比图和算法收敛过程图，同时保存优化得到的网络参数。