基于遗传算法优化的RBF神经网络MATLAB建模系统

资 源 简 介

本项目实现了遗传算法（GA）与径向基函数（RBF）神经网络的智能融合系统，通过遗传算法自适应优化RBF网络的隐含层节点数、基函数宽度等参数，从而得到最优的建模方案。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的RBF神经网络建模与优化分析系统

项目介绍

本项目实现了一个融合遗传算法（GA）与径向基函数（RBF）神经网络的智能优化系统。该系统能够自动搜索RBF神经网络的最佳参数配置（如隐含层节点数、基函数宽度等），训练出高性能的预测模型，并提供详尽的分析与可视化结果，适用于回归预测、函数逼近等多种任务。

功能特性

• 智能参数优化：利用遗传算法自适应优化RBF神经网络的关键参数，避免手动调参的繁琐与不确定性。
• 高性能模型训练：基于最优参数组合，训练得到泛化能力强的RBF神经网络模型。
• 全面的性能分析：系统提供多种性能指标（MSE, R², MAE）和可视化图表（收敛曲线、预测对比图），用于模型验证与评估。
• 用户友好界面：支持通过配置文件灵活设置算法参数，并提供清晰的结果展示。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据集（特征矩阵 N×M 和目标向量 N×1）和测试数据集（特征矩阵 K×M）整理为指定格式（如.mat或.csv文件）。
2. 配置参数：在配置文件中设置遗传算法的参数（种群大小、迭代次数、交叉/变异概率等）和RBF网络的参数优化范围。
3. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动进行参数优化、模型训练和性能分析。
4. 查看结果：运行完毕后，系统将生成最优模型文件、性能指标报告以及多种可视化图表，用户可在输出目录中查看。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB (建议 R2016b 或更高版本)
• 必要工具箱：需要安装 MATLAB 的统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）。

文件说明

主程序文件集成了项目的所有核心功能。它首先负责读取用户提供的配置信息和训练测试数据，完成初始化工作。随后，调用遗传算法模块，在所设定的参数空间内进行全局搜索，以寻找使RBF神经网络性能最优的隐含层节点数、基函数中心与宽度等参数组合。在确定最优参数后，主程序依据此配置构建并训练最终的RBF神经网络模型。最后，它对训练好的模型在测试集上进行性能评估，计算关键性能指标，并生成包括优化过程收敛曲线、预测值与实际值对比图在内的可视化结果，以及包含最优参数和性能分析的文本报告。