本文介绍了如何使用Matlab结合差分进化算法优化BP神经网络进行预测。首先，构建BP神经网络模型并用训练集训练，接着使用差分进化算法优化权重和偏置以减小预测误差，最后进行预测和性能评估。提供的完整Matlab源代码有助于实现更准确的预测结果。
差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种常用的全局优化算法，能够有效地解决多维连续优化问题。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有良好的非线性拟合能力。本文将介绍如何使用差分进化算法优化BP神经网络进行预测，并提供相应的Matlab源代码。
首先，我们需要准备数据集。假设我们要预测某个时间序列的趋势，可以将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练BP神经网络，测试集用于评估预测性能。确保数据集已经加载到Matlab环境中。
接下来，我们将使用Matlab的Neural Network Toolbox来构建BP神经网络模型。首先，创建一个新的神经网络对象：
net = feedforwardnet(hiddenSizes); % hiddenSizes为隐藏层神经元数量的向量
然后，我们需要将数据集分为输入和目标向量，并将其转换为神经网络所需的格式。假设输入向量为X，目标向量为Y，我们可以使用以下代码进行转换：
X 
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