MATLAB实现的PSO与GA优化径向基函数神经网络对比分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，实现了标准RBF神经网络架构，并集成粒子群算法和遗传算法分别优化神经网络参数（中心点、宽度、权值）。系统提供完整算法实现接口，支持两种优化方法的性能对比分析，适用于模式识别和函数逼近等应用场景。

详 情 说 明

基于PSO与GA优化的径向基函数神经网络对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于径向基函数（RBF）神经网络的智能优化系统，通过粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）对RBF神经网络的中心点、宽度和权值参数进行优化。系统提供了完整的训练、测试和对比分析功能，能够直观展示两种优化算法在训练速度、收敛精度和泛化能力等方面的性能差异。

功能特性

• 标准RBF神经网络实现：完整实现了包含输入层、隐藏层（径向基函数层）和输出层的网络结构
• 智能参数优化：支持PSO和GA两种智能算法对网络参数进行自动优化
• 多维度性能对比：提供训练速度、收敛精度、泛化能力等多方面的对比分析
• 可视化展示：包含训练过程曲线、预测结果对比、优化轨迹动画等多种可视化功能
• 用户友好界面：提供直观的可视化操作界面，方便参数设置和结果查看

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（N×M数值矩阵）和测试数据集（K×M数值矩阵）
2. 参数设置：配置网络参数（隐藏层节点数、学习率等）和优化参数（种群大小、迭代次数等）
3. 算法选择：选择PSO优化或GA优化算法标志
4. 运行系统：执行主程序开始训练和优化过程
5. 结果分析：查看生成的性能对比报告、预测结果和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装MATLAB基础模块和图形绘制工具包
• 推荐内存：8GB及以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，承担了系统核心功能的集成与调度。它实现了完整的用户交互界面，负责协调数据输入、参数配置、算法选择与执行流程。该文件整合了RBF神经网络构建、PSO与GA优化算法调用、训练过程监控、性能对比分析以及结果可视化输出等关键功能模块，确保系统各组件协同工作，最终生成全面的分析报告和直观的图形化展示结果。