基于MATLAB的粒子群优化BP神经网络锅炉燃烧效率优化系统

资 源 简 介

本项目应用MATLAB平台，结合粒子群优化算法（PSO）与BP神经网络，构建锅炉燃烧参数与效率的非线性预测模型。通过PSO优化网络初始权值与偏置，显著提升模型收敛速度与精度，适用于工业燃烧效率分析与优化。

详 情 说 明

粒子群优化BP神经网络锅炉燃烧效率优化系统

项目介绍

本项目针对锅炉燃烧系统的复杂非线性特性，开发了一套基于粒子群优化算法（PSO）与BP神经网络相结合的燃烧效率优化模型。系统通过学习历史运行数据，构建燃烧关键参数（如燃料量、风机转速等）与锅炉燃烧效率之间的高精度映射关系。通过引入PSO算法优化神经网络的初始权值与偏置，有效改善了传统BP神经网络训练速度慢、易陷入局部极小值的问题，显著提升了模型的预测精度与鲁棒性。项目提供了从数据预处理、模型训练、优化到结果可视化的完整流程，适用于工业锅炉能效分析与运行优化。

功能特性

• 智能建模：利用BP神经网络强大的非线性拟合能力，建立锅炉多参数与燃烧效率的精确模型。
• 性能优化：集成粒子群优化算法，自动搜索神经网络最优初始参数，加速收敛并提升泛化能力。
• 完整流程：内置数据标准化、网络训练、PSO优化、模型评估与结果可视化一站式解决方案。
• 用户友好：支持常见数据格式（CSV/Excel）输入，提供清晰的图表输出，便于分析模型性能。

使用方法

1. 准备数据：将锅炉运行历史数据整理为表格形式（CSV或Excel），每行为一个样本，列包含各输入参数（如燃料量、氧气浓度等）和对应的燃烧效率目标值。
2. 配置参数：在main.m主脚本中，根据需要设置PSO算法参数（种群规模、迭代次数等）和神经网络结构（隐层节点数、学习率等）。
3. 运行程序：执行main.m脚本，系统将自动完成数据加载、预处理、模型训练与优化过程。
4. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行窗口显示关键评估指标（如RMSE），并自动生成训练误差曲线、PSO适应度进化曲线及预测值与实际值对比散点图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 依赖工具包：MATLAB基本环境（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度与控制核心，负责整合数据读入、预处理、PSO-BP神经网络模型的初始化、训练、优化及结果输出等全部关键流程。它具体实现了数据文件的读取与标准化处理、粒子群优化算法的执行以搜索神经网络最优初始权值阈值、基于优化后参数的神经网络训练与预测、以及各类性能评估图表的绘制与展示功能。