MATLAB实现基于PSO优化的BP神经网络预测模型

资 源 简 介

该项目利用PSO算法优化BP神经网络的权重和阈值，有效避免局部最优问题，显著提升模型预测精度与收敛速度，适用于高效稳健的预测任务。

详 情 说 明

基于PSO优化的BP神经网络预测模型

项目介绍

本项目实现了一种结合粒子群优化算法与BP神经网络的混合预测模型。通过利用PSO算法的全局搜索特性对BP神经网络的初始权重与阈值进行优化，有效克服了传统BP神经网络易陷入局部极小值、对初始参数敏感等问题。该模型能够自动适应数据特征，在保证较高预测精度的同时提升收敛速度，适用于回归预测与分类识别等多种机器学习任务。

功能特性

• 智能优化：采用粒子群算法优化神经网络初始参数，增强模型全局寻优能力。
• 多功能支持：支持回归预测（输出具体数值）与分类任务（输出类别概率分布）。
• 可视化分析：提供训练过程中的误差收敛曲线，便于观察模型优化状态。
• 误差评估：自动计算并输出均方误差等性能指标，量化模型预测效果。

使用方法

1. 数据准备：将您的数据集整理为CSV或TXT格式，确保包含特征向量和对应的目标标签。
2. 参数配置：在主函数或配置文件中设置相关参数，如神经网络结构、PSO种群大小、迭代次数等。
3. 模型训练：运行程序，加载数据并开始训练。PSO将自动寻找最优的初始权重和阈值，进而训练BP神经网络。
4. 结果获取：训练完成后，程序将输出最终的预测模型、对测试集的预测结果以及训练过程的收敛曲线图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB
• 必要工具包：MATLAB基础环境（无需特殊工具箱）

文件说明

主程序文件承载了项目的核心流程，其功能包括：初始化模型参数与粒子群种群、定义神经网络结构、执行粒子群优化算法以搜索最优的神经网络初始权值与阈值、利用优化后的参数训练BP神经网络、对测试数据进行预测并计算误差指标，以及绘制展示训练收敛过程的性能曲线图。