MATLAB实现的基于PSO优化的BP神经网络预测系统

资 源 简 介

本项目利用粒子群优化算法改进BP神经网络的初始权值与阈值，显著提升模型的收敛速度和预测精度。支持数据预处理、网络结构自定义、训练过程可视化及性能评估，适用于回归与分类任务。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的BP神经网络训练与预测系统

项目介绍

本项目集成粒子群优化（PSO）算法与误差反向传播（BP）神经网络，利用PSO的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值与阈值，旨在克服传统BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点。系统提供从数据预处理、模型训练到性能评估的全流程支持，适用于解决回归预测与分类识别问题。

功能特性

• 智能参数优化：采用PSO算法自动寻优BP神经网络的初始权值与阈值，提升模型性能。
• 灵活网络配置：支持隐藏层数量及各层神经元数量的自定义，满足不同任务复杂度需求。
• 全面数据支持：可处理CSV、TXT及MAT格式的数据文件，支持数值型特征与目标变量。
• 多任务适应：兼容回归问题（输出连续值）与分类问题（输出离散标签）。
• 过程可视化：实时展示训练误差下降曲线与PSO优化过程收敛图，便于监控与分析。
• 性能量化评估：提供均方误差（MSE）、准确率等多种评估指标，客观衡量模型预测效果。

使用方法

1. 准备数据：将你的数据集整理为表格形式，确保特征变量与目标变量分明，并保存为支持的格式（如CSV）。
2. 配置参数：在相应脚本中设置PSO参数（如粒子数量、迭代次数）和神经网络结构参数（如隐藏层设置）。
3. 运行程序：执行主程序文件，系统将自动完成数据加载、预处理、PSO-BP模型训练与评估。
4. 获取结果：程序运行完毕后，可在指定输出路径查看训练好的模型、预测结果及各类可视化图表。

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

主程序文件作为系统的核心控制单元，负责整个项目工作流的调度与执行。其主要功能包括数据读取与预处理模块的调用、粒子群优化算法与神经网络训练流程的整合控制、训练过程与结果的可视化生成，以及最终模型性能的评估与输出。