本文介绍了结合改进的混沌映射和麻雀搜索算法来优化BP神经网络的回归预测能力，以解决传统BP网络易陷入局部最优和非线性拟合不足的问题。通过Tent混沌映射增加算法随机性，利用麻雀搜索算法的全局和局部搜索能力，提高预测性能。提供了一个Matlab代码实现示例。
基于改进的混沌映射和麻雀搜索算法的BP神经网络回归预测
在机器学习和数据科学领域，BP神经网络是一种常用的回归预测模型。然而，传统的BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解，并且对于复杂的非线性函数拟合能力有限。为了改进BP神经网络的性能，研究人员提出了许多优化算法。本文介绍一种基于改进的混沌映射和麻雀搜索算法的优化方法，用于改进BP神经网络的回归预测能力。
首先，我们介绍改进的混沌映射算法。混沌映射是一种具有随机性和确定性的非线性动力学系统，可以用来增加算法的随机性和全局搜索能力。在本文中，我们采用Tent混沌映射作为改进算法的基础。Tent混沌映射的迭代公式如下：
function [x_next] = TentMap(x, a, b)
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