MATLAB实现的遗传算法优化RBF神经网络系统

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的RBF神经网络优化框架，利用遗传算法自动调整网络中心、宽度和权重参数。系统集成数据预处理、优化训练、性能评估及可视化功能，适用于回归和分类任务的高效建模与分析。

详 情 说 明

基于遗传算法的RBF神经网络优化与性能分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的RBF神经网络优化框架，通过遗传算法(GA)对RBF神经网络的中心向量、宽度参数和权重系数进行自动优化。系统集成了数据预处理、GA优化器、RBF网络训练、性能评估和可视化分析模块，能够自动寻找最优的网络参数配置，显著提高RBF神经网络的预测精度和泛化能力，并提供详细的优化过程分析和性能对比报告。

功能特性

• 自动化参数优化：采用遗传算法自动优化RBF神经网络的所有关键参数
• 多目标函数支持：支持均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等多种评价指标
• 灵活配置：可自定义GA参数、RBF网络结构和基函数类型
• 全面分析报告：提供完整的性能评估和可视化分析结果
• 参数敏感性分析：评估关键参数对网络性能的影响程度

使用方法

输入数据准备

1. 训练数据集：数值型矩阵（M×N），M为样本数量，N为特征维度
2. 测试数据集：数值型矩阵（P×N），P为测试样本数量
3. GA参数配置：种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等优化参数
4. RBF网络参数：隐层节点数、基函数类型（高斯函数、多二次函数等）
5. 目标函数配置：均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等评价指标

运行流程

1. 配置相关参数和数据集路径
2. 运行主程序启动优化过程
3. 系统自动完成数据预处理、GA优化和网络训练
4. 生成性能分析报告和可视化结果

输出结果

• 优化后的RBF神经网络模型（包含最优参数）
• 优化过程数据及收敛曲线
• 训练集和测试集的性能评估报告
• 多种可视化分析图表
• 参数敏感性分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 优化工具箱（推荐）
• 足够的内存空间处理数据集

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括整个优化流程的初始化、参数配置验证、遗传算法优化器的调用、RBF神经网络的训练与验证、性能评估指标的计算以及结果可视化图表的生成。该文件整合了所有功能模块，确保从数据输入到结果输出的完整流程执行，并负责生成最终的优化分析报告。