MATLAB实现的粒子群优化径向基神经网络超参数自动调优系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现标准粒子群优化算法，自动搜索径向基神经网络的最佳扩展速度与隐藏层节点数，提供可配置的RBF网络架构，简化超参数调优流程。

详 情 说 明

基于粒子群优化的径向基神经网络超参数自动调优系统

项目介绍

本项目实现了基于粒子群优化（PSO）算法的径向基函数（RBF）神经网络超参数自动调优系统。系统通过智能优化算法自动搜索RBF网络的最优超参数组合（扩展速度和隐藏层节点数），结合交叉验证技术确保模型的泛化能力，并提供完整的可视化分析功能。

功能特性

• 智能超参数搜索：采用标准粒子群优化算法自动寻优RBF网络的关键参数
• 鲁棒性评估：集成k折交叉验证机制，有效防止模型过拟合
• 灵活配置：支持用户自定义PSO参数和RBF网络参数搜索范围
• 全面可视化：提供优化过程动态展示，包括适应度收敛曲线、参数搜索轨迹和性能对比图
• 即用型输出：生成训练完成的RBF网络模型，支持新数据预测

使用方法

数据准备

准备训练数据集，包括特征矩阵（m×n维）和对应的标签向量（m×1维）

参数配置

设置PSO优化参数（种群规模、迭代次数、惯性权重、学习因子）、RBF网络参数搜索范围和交叉验证折数

运行优化

执行主程序启动自动优化过程，系统将自动完成以下步骤：

1. PSO种群初始化
2. 迭代优化搜索
3. 交叉验证评估
4. 结果分析和可视化

结果获取

系统输出包括：

• 最优超参数组合
• 性能评估报告
• 优化过程数据
• 训练完成的RBF模型

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 深度学习工具箱（可选，用于扩展功能）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，主要包括PSO优化算法的执行控制、RBF神经网络架构的构建与训练、交叉验证过程的组织管理，以及结果可视化的生成与展示。该文件整合了参数初始化、迭代优化、性能评估和结果输出等关键环节，为用户提供一站式的超参数自动调优解决方案。