基于狼群算法优化BP神经网络实现预测的MATLAB源码

神经网络是一种强大的机器学习工具，它可以用于解决各种复杂的预测和分类问题。然而，神经网络的性能往往受到初始化权重和偏差的影响，这可能导致网络收敛速度慢、陷入局部最优解或者无法收敛的情况。为了解决这个问题，我们可以使用优化算法来寻找更好的权重和偏差的初始值。其中一种常用的优化算法是狼群算法（Wolf Pack Algorithm）。

狼群算法是一种模拟狼群行为的优化算法，它通过模拟狼群的觅食行为来搜索最优解。算法的核心思想是将问题转化为寻找最优狼群位置的过程。在每一代中，狼群中的每只狼根据自身位置和其他狼的信息来更新自己的位置。通过不断迭代，狼群逐渐收敛到最优解。

下面是使用MATLAB实现基于狼群算法优化BP神经网络实现预测的源代码：

% 设置神经网络参数
inputSize = 4;      % 输入层大小
hiddenSize = 5;