MATLAB实现粒子群优化的RBF神经网络权值训练系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用粒子群优化算法动态优化RBF神经网络权值参数，融合全局搜索与局部逼近能力，有效提升非线性函数拟合性能。通过迭代优化生成最优权值配置，适用于复杂系统建模场景。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的径向基函数神经网络权值优化系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子群优化（PSO）算法的径向基函数（RBF）神经网络权值优化系统。通过将粒子群算法的全局搜索能力与RBF神经网络的局部逼近特性相结合，系统能够动态调整网络权值参数，显著提升神经网络对复杂非线性函数的拟合精度和泛化能力。该系统为非线性系统建模、函数逼近等任务提供了高效的解决方案。

功能特性

• 智能权值优化：利用PSO算法自动优化RBF神经网络的权值参数
• 高性能非线性逼近：结合PSO的全局搜索和RBF的局部逼近优势，提升函数拟合能力
• 可视化训练过程：实时展示优化过程的收敛曲线和性能指标
• 全面性能评估：提供多种评估指标（均方误差、决定系数等）进行效果验证
• 优化效果对比：直观展示权值优化前后的网络性能差异

使用方法

数据准备

准备训练数据集，包括输入特征向量和对应的目标值样本矩阵。

参数设置

配置以下参数：

• RBF神经网络参数：隐含层节点数、径向基函数宽度参数、初始权值矩阵
• PSO算法参数：种群规模、迭代次数、学习因子、惯性权重
• 目标函数：选择误差函数（如均方误差MSE）

运行优化

执行主程序开始优化过程，系统将自动完成以下步骤：

1. 初始化RBF神经网络和PSO算法参数
2. 运行PSO算法优化网络权值
3. 输出优化结果和性能评估

结果分析

查看输出的优化结果：

• 最优权值矩阵
• 训练收敛曲线
• 性能评估指标
• 优化前后对比分析

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：神经网络工具箱、优化工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括RBF神经网络的构建与初始化、粒子群优化算法的参数设置与执行、优化过程的监控与可视化、性能指标的计算与展示，以及优化前后网络效果的对比分析。该文件整合了所有关键模块，为用户提供完整的权值优化解决方案。