MATLAB实现的PSO优化RBF神经网络预测系统

资 源 简 介

本项目运用粒子群优化算法（PSO）自动调优径向基函数神经网络的关键参数（中心点、宽度和权重），有效提升模型预测精度与泛化性能。系统通过PSO全局寻优，确保RBF网络快速收敛并适应复杂数据模式。

详 情 说 明

基于粒子群优化的径向基函数网络预测与优化系统

项目介绍

本项目是一个集成粒子群优化（PSO）算法与径向基函数（RBF）神经网络的智能预测与优化系统。核心目标在于通过PSO算法自动、高效地优化RBF神经网络的关键参数（如中心点、宽度和权重），克服传统RBF网络参数设定依赖专家经验的局限性。系统首先在参数空间进行全局寻优，确定RBF网络的最佳结构配置，进而利用优化后的模型进行高精度的预测分析。本系统广泛应用于回归预测、分类识别等多种机器学习任务，能显著提升模型的预测精度与泛化能力。

功能特性

• 自动化参数优化：利用PSO算法自动搜索RBF网络的最优参数组合，无需手动调参。
• 高性能预测模型：构建经过优化的RBF神经网络，具备卓越的逼近能力和收敛速度。
• 全面的结果输出：提供优化后的模型参数、测试集预测结果、多种性能评估指标及可视化图表。
• 灵活的配置选项：支持用户自定义PSO算法参数（种群规模、迭代次数等）和RBF网络参数范围。
• 直观的可视化分析：生成PSO优化过程的适应度曲线与参数收敛趋势图，便于分析优化行为。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据集和测试数据集整理为规定的格式（特征矩阵和标签向量）。
2. 配置参数：在指定文件或脚本中设置PSO算法的相关参数（如种群规模、迭代次数）以及RBF网络的初始参数范围。
3. 运行主程序：执行系统的主入口程序，系统将自动进行PSO优化和RBF网络训练。
4. 获取结果：程序运行完毕后，查看生成的优化模型、预测结果、误差指标和可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存：建议4GB及以上（根据数据集大小调整）

文件说明

主入口程序集成了系统的核心工作流程。其主要功能包括：读取和预处理输入数据、初始化PSO优化器与RBF网络结构、执行粒子群优化算法以搜寻RBF网络最优参数、利用优化后的参数训练最终的RBF预测模型、对测试数据集进行预测并计算性能指标，以及生成优化过程的可视化图表和性能分析报告。