基于花粉授粉算法改进的BP神经网络实现数据预测（附带MATLAB代码）

引言：
神经网络是一种常用的机器学习算法，可用于数据预测和模式识别。然而，传统的神经网络算法如反向传播（Backpropagation, BP）存在着训练速度慢、易陷入局部最小值等问题。为了改进BP神经网络的性能，本文将介绍一种基于花粉授粉算法的改进方法，并提供MATLAB代码实现。

花粉授粉算法（Pollen-Based Pollination Algorithm, PBPA）：
花粉授粉算法是一种基于自然界花粉传播原理的优化算法，它模拟了花粉在花朵之间传播的过程。该算法通过模拟花粉授粉的行为，来寻找最优解。

改进的BP神经网络：
传统的BP神经网络算法通过反向传播来调整网络的权重和偏置，以最小化误差函数。然而，BP算法容易陷入局部最小值，且训练速度较慢。为了改进BP神经网络的性能，我们将PBPA引入到BP算法中。

以下是基于花粉授粉算法改进的BP神经网络的MATLAB代码实现：

% 数据准备
inputData = [1