MATLAB中基于遗传算法优化RBF神经网络的建模与预测系统

资 源 简 介

本项目利用遗传算法全局优化RBF神经网络的中心点、宽度和权重参数，实现自动化建模与高精度预测。系统将优化与神经网络训练结合，提升模型的鲁棒性和泛化能力。

详 情 说 明

基于遗传算法优化RBF神经网络的建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于遗传算法优化RBF径向基神经网络的智能建模与预测系统。系统通过遗传算法的全局搜索能力，自动优化RBF神经网络的关键参数（中心点位置、宽度参数和连接权重），从而构建高性能的预测模型。该系统避免了传统人工调参的复杂性和主观性，显著提高了模型的泛化能力和预测精度，适用于回归预测和分类等多种机器学习任务。

功能特性

• 自动化参数优化：利用遗传算法自动搜索RBF网络的最优参数组合，包括中心点、宽度和权重
• 多任务支持：同时支持回归预测（连续数值输出）和分类任务（类别标签输出）
• 自适应网络结构：根据数据特征自动调整RBF网络隐含层节点数量
• 性能可视化：提供遗传算法进化曲线、参数收敛过程等可视化分析
• 全面评估指标：输出均方误差（MSE）、分类准确率等多种性能评估指标
• 用户友好配置：支持灵活设置遗传算法参数和RBF网络约束条件

使用方法

数据准备

准备训练数据集（数值型矩阵，N×M维度，N为样本数，M为特征数）和对应的目标值向量（回归任务为连续值，分类任务为类别标签）。

参数配置

设置遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等）和RBF网络约束条件（隐含层节点数范围、基函数宽度范围等）。

模型训练与预测

运行系统进行参数优化和模型训练，系统将输出优化后的RBF网络模型，并支持对新数据进行预测。

结果分析

查看系统输出的预测结果、性能评估指标、优化过程可视化图表以及最佳参数报告。

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装优化工具箱（Optimization Toolbox）
• 需要安装神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 推荐内存：8GB或以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理、遗传算法种群初始化与进化操作、RBF神经网络参数优化搜索、最优模型构建与训练、预测结果生成与性能评估，以及优化过程可视化图表的输出。该文件整合了遗传算法优化模块和RBF网络建模模块，完成了从参数优化到模型应用的全过程自动化处理。