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

神经网络是一种强大的机器学习模型，常用于解决预测和分类问题。然而，神经网络的训练过程通常需要大量的计算资源和时间。为了改善神经网络的性能，研究人员提出了各种优化算法。其中一种被广泛应用的算法是萤火虫算法（Firefly Algorithm），它模拟了萤火虫的行为来优化函数。

本文将介绍如何使用萤火虫算法优化BP神经网络预测模型，并提供相应的Matlab代码。以下是详细的步骤和代码实现：

步骤1：准备数据集
首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。假设我们有一个包含输入特征和目标输出的数据集。我们将数据集划分为训练集和测试集，通常采用70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。

% 导入数据集
data = load('dataset.mat');
X