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基于PSO优化的RBF神经网络：MATLAB预测与模式识别系统
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资 源 简 介
本项目利用粒子群优化算法自动调优RBF神经网络参数，提升模型性能稳定性。支持训练与测试模式，适用于数据预测（时序/回归）及模式识别任务，有效解决参数随机初始化导致的波动问题。
详 情 说 明
基于PSO优化的RBF神经网络预测与模式识别系统
项目介绍
本项目实现了一种基于粒子群优化算法（PSO）自动调优的径向基函数（RBF）神经网络系统。针对传统RBF网络因随机初始化参数导致的性能不稳定问题，通过PSO算法智能优化RBF网络的核心参数（包括隐层节点中心、权重和核函数宽度），显著提升模型的预测精度和稳定性。系统支持回归预测（如时序预测）和模式识别（分类任务）两种模式，为用户提供一站式的数据建模与预测分析解决方案。功能特性
- 自动参数优化：利用PSO算法自动搜索RBF网络最优参数组合，避免人工调参的繁琐与主观性
- 双模式支持：同时支持回归预测（输出连续值）和分类识别（输出离散标签）任务
- 性能稳定：通过优化算法降低参数初始随机性的影响，提高模型重复训练结果的一致性
- 直观可视化：提供PSO收敛曲线、训练拟合曲线、预测效果对比图等多种可视化结果
- 用户友好：提供合理的默认参数，用户只需准备标准化数据即可快速上手使用
- 灵活配置：允许用户自定义PSO种群规模、迭代次数、RBF网络结构等关键参数
使用方法
数据准备
- 训练数据：准备N×M特征矩阵（N个样本，M个特征）和对应的标签向量
- 测试数据：格式与训练数据保持一致的特征矩阵
基本流程
- 配置运行参数（可使用默认设置）
- 加载训练数据集和测试数据集
- 运行主程序启动PSO-RBF优化训练
- 查看输出的性能指标和可视化结果
- 获取最优模型参数及测试集预测结果
参数配置
系统提供以下主要可调参数（均设有默认值）：- PSO参数：种群大小、迭代次数、学习因子
- RBF参数：隐层节点数量、高斯核函数宽度范围
- 任务模式：回归预测或分类识别
系统要求
- MATLAB版本：R2016b或更高版本
- 必要工具箱：无特殊工具箱依赖，纯MATLAB基础函数实现
- 内存建议：至少4GB RAM（大规模数据集需更大内存）
- 磁盘空间：至少100MB可用空间
