基于粒子群优化的BP神经网络预测模型——MATLAB智能预测实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了BP神经网络与粒子群优化(PSO)算法的智能融合。通过PSO优化神经网络的初始权值与阈值，显著提升模型预测精度与收敛效率，适用于各类复杂数据的预测分析任务。

详 情 说 明

基于粒子群优化的BP神经网络预测模型

项目介绍

本项目构建了一个智能预测模型，通过结合BP神经网络的强大非线性拟合能力与粒子群优化（PSO）算法的全局搜索特性，实现了高精度的预测。项目首先建立基础的BP神经网络结构，然后利用PSO算法对神经网络的初始权值和阈值进行全局优化，旨在克服传统BP神经网络易陷入局部最优、对初始值敏感等缺点。优化后的模型能够显著降低预测误差，提高泛化能力，适用于多种回归预测场景。

功能特性

• 智能混合算法：核心融合了BP神经网络的误差反向传播学习机制与PSO算法的群体智能全局优化。
• 参数全局优化：利用PSO优化BP网络的初始权值和阈值，为神经网络训练提供更优的起点。
• 完整的模型流程：支持数据划分、模型训练、参数调优、预测评估全流程。
• 全面的性能评估：提供均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）等多种指标。
• 直观的结果可视化：生成预测效果对比图、误差收敛曲线、参数优化过程图，便于分析和展示。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据（特征矩阵 m×n 和标签向量 m×1）与测试数据整理成所需格式。
2. 配置参数：

* 神经网络参数：设置隐含层节点数、学习率、最大迭代次数等。 * PSO参数：设置种群规模、惯性权重、学习因子、最大迭代次数等。

1. 运行主程序：执行主脚本，系统将自动进行PSO优化和神经网络训练。
2. 获取结果：程序运行完成后，将输出优化后的模型、测试集预测结果、性能指标以及可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB
• 依赖工具箱：通常需要MATLAB的基础工具箱，如需特殊绘图可能需要Statistics and Machine Learning Toolbox等（请根据实际代码确认）。

文件说明

主程序文件作为项目的核心调度与执行入口，负责整合并控制系统的主要流程。它实现了模型参数的初始化、训练与测试数据的加载与预处理、粒子群优化算法的执行以搜索神经网络最优初始权阈值、基于优化结果构建并训练BP神经网络、利用训练好的模型对测试集进行预测、计算各项预测性能评价指标，并最终生成相关的结果可视化图表。