基于BAS-BP混合优化算法的MATLAB性能提升系统

资 源 简 介

本项目通过天牛须搜索算法优化BP神经网络的初始权重与阈值，有效改善网络收敛速度与预测精度。使用MATLAB实现，适用于复杂非线性系统的建模与优化任务。

详 情 说 明

基于天牛须搜索算法优化的BP神经网络性能提升系统

项目介绍

本项目提出了一种基于天牛须搜索算法（Beetle Antennae Search Algorithm, BAS）优化的BP神经网络改进方案。系统通过BAS算法的全局优化能力，对BP神经网络的初始权重和阈值进行智能寻优，有效解决了传统BP神经网络容易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题。实验结果表明，本系统能够显著提升模型的收敛精度和泛化能力，为各类回归预测任务提供了更可靠的解决方案。

功能特性

• 智能参数优化：利用BAS算法全局搜索特性，自动优化BP神经网络初始权重和阈值
• 性能对比分析：可视化展示BAS-BP与传统BP在训练过程中的损失函数收敛曲线对比
• 多维度评估：提供均方误差(MSE)、决定系数(R²)、收敛迭代次数等全面评估指标
• 鲁棒性测试：支持不同噪声水平下的模型稳定性分析，评估模型抗干扰能力
• 用户友好接口：灵活配置网络结构和算法参数，支持自定义数据集导入

使用方法

数据准备

准备训练数据集和测试数据集，要求为数值型矩阵格式，包含特征变量X和标签变量Y。

参数设置

1. 神经网络参数：设置隐含层节点数、学习率、训练次数等
2. BAS算法参数：配置搜索步长、感知距离、迭代次数等优化参数

运行系统

执行主程序文件，系统将自动完成以下流程：

• BAS算法优化BP网络初始参数
• 网络训练与性能验证
• 结果可视化与性能评估输出

结果获取

系统运行完成后将生成：

• 优化后的BP神经网络模型
• 训练过程对比曲线图
• 性能评估指标报表
• 测试集预测结果及误差分析
• 鲁棒性测试报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：建议4GB及以上（根据数据集大小调整）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能实现，主要包括：天牛须搜索算法的初始化与迭代优化过程、BP神经网络的前向传播与误差反向传播机制、权重与阈值的智能优化策略、模型训练与测试流程控制、性能指标计算与对比分析、以及结果可视化的生成与输出。该文件通过模块化设计实现了从参数配置到结果输出的完整工作流程。