MATLAB混合优化算法驱动的对角递归神经网络性能优化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB集成遗传算法、粒子群算法与反向传播算法，动态优化对角递归神经网络结构与参数。通过自适应算法组合选择，显著提升非线性系统建模的精度与训练效率。

详 情 说 明

基于混合优化算法的对角递归神经网络性能优化系统

项目介绍

本项目旨在通过整合遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）与反向传播算法（BP），构建一种混合优化策略，用于优化对角递归神经网络（DRNN）的结构与参数。系统能够针对特定的非线性系统建模或时间序列预测任务，自动或手动选择最优的算法组合，以显著提升神经网络的训练效率、收敛速度及预测精度。该系统适用于复杂时间序列预测、动态系统辨识等多种工程与科研场景。

功能特性

• 混合优化策略：灵活结合GA、PSO、BP算法的优势，GA/PSO用于全局搜索最优网络初始参数或结构，BP算法用于局部精细调优。
• 自动化流程：支持根据数据集特性自动推荐或由用户指定优化算法组合及参数配置。
• 全面可视化：提供训练误差收敛曲线、测试集预测效果对比图等直观图形输出。
• 多维度性能评估：系统输出均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）等多种指标，并对不同优化算法的收敛性、精度和稳定性进行对比分析。
• 用户友好配置：网络参数与优化算法参数可通过配置文件或图形界面进行设置，支持自定义与默认参数两种模式。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据集和测试数据集整理为N×M矩阵格式（N为样本数，M为特征数），并确保数据文件路径正确。
2. 配置参数：通过编辑配置文件或启动图形化界面，设置对角递归神经网络的参数（如隐含层节点数、学习率）以及优化算法的参数（如种群规模、交叉概率）。
3. 运行系统：执行主程序文件，系统将根据配置开始混合优化训练过程。
4. 获取结果：训练完成后，系统将自动保存优化后的神经网络模型，并生成误差收敛曲线、预测对比图、性能指标报告及算法对比分析结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：MATLAB 优化工具箱、神经网络工具箱（用于基础BP算法实现及网络构建，部分核心优化算法为自行编码实现）

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能流程，主要包括：系统初始化与参数解析、训练与测试数据的加载与预处理、根据用户配置选择并执行混合优化算法以训练对角递归神经网络、对训练过程进行监控并记录误差收敛情况、利用训练好的模型对测试集进行预测、计算各项性能评估指标，以及最终的结果可视化与报告生成。