基于改进的鲸鱼算法优化BP神经网络实现数据回归预测多输入单输出

在本文中，我们将介绍如何使用改进的鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）来优化BP神经网络，以实现数据回归预测的任务。我们将使用Matlab编程语言来实现这个过程，并提供相应的源代码。

1. 数据回归预测问题
   数据回归预测是一种常见的机器学习任务，它旨在根据输入的特征数据预测一个或多个连续型的输出变量。在这个问题中，我们将关注多输入单输出的情况，其中我们希望通过输入数据来预测一个连续型的输出值。

2. BP神经网络
   BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它通过前向传播和反向传播的方式进行训练。前向传播用于计算网络的输出，而反向传播用于根据预测误差来更新网络的权重和偏置。BP神经网络可以用于回归和分类问题，本文将重点关注回归问题。

3. 改进的鲸鱼算法
   鲸鱼算法是一种基于自然界鲸鱼行为的优化算法，它模拟了鲸鱼的群体行为来搜索最优解。在本文中，我们将使用改进的鲸鱼算法来优化BP神经网络的权重和偏置，以提高预测性能。

4. Matlab实现
   下面是使用Matlab实现基于改进的鲸鱼算法优化BP神经网络的源代码：

% 设置BP神经网络的参数
inputSize