基于鲸鱼算法优化BP神经网络实现数据预测

在本篇文章中，我们将探讨如何使用鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）来优化BP神经网络，并实现数据预测。我们将使用Matlab编程语言来实现这个过程。

神经网络是一种模拟人脑中神经元之间连接的计算模型。BP神经网络是一种常见的神经网络类型，它通过将数据输入网络中的输入层，经过一系列隐藏层的计算，最终在输出层产生预测结果。然而，BP神经网络的性能很大程度上依赖于其权重和偏差的选择，这使得优化成为一个重要的任务。

鲸鱼算法是一种基于群体智能的优化算法，受到鲸鱼觅食行为的启发。它模拟了鲸鱼在觅食过程中的搜索策略，通过迭代优化来寻找最优解。在这个算法中，鲸鱼的位置和速度表示了解空间中的潜在解，而目标函数的值则决定了鲸鱼是否接近最优解。

下面是使用Matlab实现基于鲸鱼算法优化BP神经网络的代码：

% 设置BP神经网络的参数
inputSize = 10;    % 输入层神经元数量
hiddenSize = 20;