基于遗传算法优化的径向基函数神经网络函数跟踪系统MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供一种集成遗传算法与径向基函数神经网络的函数跟踪解决方案。通过GA优化RBFNN的连接权值、中心向量及宽度参数，提升模型收敛精度与泛化能力，适用于非线性系统建模与函数逼近研究。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的径向基函数神经网络函数跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一个集成了遗传算法(GA)和径向基函数神经网络(RBFNN)的智能函数跟踪系统。系统通过遗传算法对RBFNN的关键参数（连接权值、中心向量和宽度）进行全局优化，显著提升了函数跟踪的精度和收敛性能。项目包含完整的建模、优化、测试和可视化流程，为函数逼近问题提供了有效的解决方案。

功能特性

• 标准RBFNN建模：构建基础径向基函数神经网络模型
• GA全局优化：设计遗传算法优化RBFNN参数，避免局部最优
• 多函数测试：支持正弦函数、多项式函数等多种测试函数的生成与跟踪
• 性能对比分析：系统比较优化前后模型的跟踪精度和收敛速度
• 全面可视化：提供优化过程曲线、跟踪效果对比图等直观展示

使用方法

1. 参数配置：设置目标函数类型、GA参数（种群规模、迭代次数等）和RBFNN结构参数
2. 数据准备：提供训练数据集（输入向量和目标输出矩阵）和测试数据集
3. 运行优化：启动GA-RBFNN优化流程，系统自动完成参数优化和模型训练
4. 结果分析：查看输出的性能指标、对比图表和统计结果表格

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 建议内存4GB以上，适用于中小规模函数跟踪问题

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心功能，包括：初始化网络结构和算法参数、生成训练测试数据、执行遗传算法优化RBFNN参数、训练与验证优化前后网络模型、计算多项性能评价指标、以及生成跟踪效果对比图和优化过程收敛曲线等可视化结果。该文件通过模块化设计集成了完整的函数跟踪流程。