基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型 - 附Matlab代码

基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型 - 附Matlab代码

随着人工智能的发展，BP神经网络在预测模型中的应用越来越广泛。然而，BP神经网络存在训练速度慢、易陷入局部最优等问题，怎样提高BP神经网络的预测精度是值得研究的问题。本文提出了一种基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型。

萤火虫算法是一种新兴的全局优化算法，具有收敛速度快、不易陷入局部最优等优点。将萤火虫算法引入到BP神经网络中，可以有效地提高神经网络的预测精度。

下面介绍一下该模型的实现过程，附上Matlab代码供读者参考。

首先，定义基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型。该模型包含了输入层、隐层和输出层三层神经元，其中隐层的数量可以根据实际需求设定。神经元之间的连接权重采用随机初始化，最终通过萤火虫算法对其进行优化。

function [net, Y] = FA_BPNN(X, T,<