MATLAB优化工具箱：基于改进BAS-BP神经网络的高效建模工具

资 源 简 介

本项目通过改进天牛须搜索算法（BAS）优化BP神经网络初始权值和阈值，显著提升训练效率和建模精度。工具具备自适应参数调整功能，适用于复杂非线性系统的快速建模与预测分析。

详 情 说 明

基于改进天牛须搜索算法优化的BP神经网络建模工具

项目介绍

本项目提出一种基于改进天牛须搜索算法（BAS）优化BP神经网络的智能建模工具。传统BP神经网络易陷入局部最优且对初始参数敏感，本项目通过引入BAS算法的全局搜索能力，优化BP网络的初始权值和阈值，显著提升网络训练效率和预测精度。系统采用双阶段优化机制，结合参数自适应调整策略，为复杂非线性系统建模提供 robust 的解决方案。

功能特性

• 自适应参数调整：根据网络结构自动调整BAS算法的搜索步长和感知距离，避免手动调参的繁琐过程
• 双阶段优化机制：第一阶段使用BAS进行全局搜索确定最优初始参数，第二阶段使用BP算法进行局部精细调整
• 收敛性监控：实时显示训练过程中的误差曲线和收敛状态，便于用户监控优化进程
• 鲁棒性测试：支持加入噪声数据测试网络的抗干扰能力，评估模型在实际应用中的稳定性
• 全面性能评估：提供多种评估指标（准确率、均方误差等）和可视化分析报告

使用方法

数据准备

准备训练数据集和测试数据集，均为数值型矩阵格式（n×m），其中n为样本数量，m为特征维度。

参数设置

1. 网络结构参数：指定输入层、隐藏层、输出层的节点数量
2. BAS算法参数：设置最大迭代次数、步长因子、感知距离阈值（可选）
3. BP网络参数：配置学习率、训练目标误差、最大训练次数

运行流程

1. 加载训练数据和测试数据
2. 设定神经网络结构和算法参数
3. 执行BAS-BP混合优化算法
4. 查看训练过程和结果分析
5. 导出优化后的网络模型和评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 需要安装MATLAB基本工具包

文件说明

主程序文件实现了项目的核心功能，包括数据加载与预处理、神经网络参数初始化、天牛须搜索算法优化过程、BP神经网络训练阶段、结果可视化展示以及模型性能综合评价。该文件整合了完整的双阶段优化流程，用户可通过调整输入参数灵活控制算法执行过程，并获取详细的训练日志和性能分析报告。