基于MATLAB的PSO-BP神经网络智能调优系统

资 源 简 介

本项目采用粒子群优化算法自动优化BP神经网络的权重与阈值参数，提供可视化训练过程监控，支持多种激活函数，实现神经网络参数的高效自动调优。

详 情 说 明

基于PSO优化的BP神经网络参数自动调优系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子群优化（PSO）算法对BP神经网络权重与阈值进行全局优化的智能调优系统。通过将PSO的全局搜索能力与BP神经网络的局部精细调整相结合，有效解决了传统BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。系统支持分类和回归任务，提供完整的模型训练、评估和可视化功能。

功能特性

• 智能参数优化：采用PSO算法自动优化BP神经网络的权重和阈值参数
• 全面可视化：实时显示PSO迭代收敛曲线和BP训练误差变化过程
• 灵活激活函数：支持sigmoid、tanh、relu等多种激活函数选择
• 自动数据划分：根据用户设定自动划分训练集/测试集并进行交叉验证
• 性能自动评估：提供多种评估指标（准确率、RMSE、R²、混淆矩阵等）
• 结果完整输出：生成优化后的模型、预测结果及性能分析报告

使用方法

1. 准备数据：准备特征数据矩阵（m×n）和标签数据向量（m×1）
2. 配置参数：设置PSO种群大小、迭代次数、BP学习率等超参数
3. 运行系统：执行主程序启动优化流程
4. 查看结果：获取优化后的模型、预测结果和性能分析报告

系统会自动完成以下流程：数据预处理→PSO参数优化→神经网络训练→模型评估→结果可视化。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够的内存空间（建议8GB以上）
• 支持的数据格式：.mat、.csv、.xlsx

文件说明

主程序文件整合了完整的PSO-BP神经网络优化流程，主要实现数据加载与预处理、PSO算法参数优化、神经网络构建与训练、模型性能评估分析、结果可视化展示以及优化模型保存等功能模块，为用户提供一站式的神经网络自动调优解决方案。