本文介绍了一种基于正余弦算法优化的神经网络数据回归预测方法，通过MATLAB实现代码，提升预测精度并减少训练时间。在实验中，与传统BP算法对比，正余弦算法在UCI红酒数据集上表现出了更优的效果。
基于正余弦算法的神经网络数据回归预测优化——附matlab代码
在神经网络的应用中，数据回归预测是一个重要的研究方向。为了提高预测模型的精度与速度，本文提出了一种基于正余弦算法的神经网络优化方法，并使用matlab实现了相应的代码。
一、正余弦算法原理
正余弦算法是解决非线性优化问题的一种有效方法。它基于正弦和余弦函数的周期性特征，利用函数值的周期变化来搜索最优解。
二、神经网络模型
本文选取了一种基于BP算法的三层前馈神经网络模型，包括输入层、隐含层和输出层。其中，输入层节点数为m，隐含层节点数为n，输出层节点数为1。
三、数据预处理
在进行数据回归预测之前，我们需要对数据进行归一化处理，以避免因数据范围大小不同而导致预测误差。
四、正余弦算法的应用
我们将正余弦算法应用于神经网络的权值更新过程中，以优化网络的训练效果。具体地，我们将正弦函数作为神经网络权值的初始化函数，并通过余弦函数动态地更新权值，以控制权值的范围和精度。
五、代码实现
以下是本文基于matlab实现的正余弦算法优化神经网络数据回归预测代码：
% 初始化神经网络权值
init_w =
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