文章提出了一种基于Matlab的Sine混沌映射改进麻雀算法，用于优化BP神经网络预测PM浓度。通过结合麻雀算法和Sine混沌映射，提高了算法的全局搜索能力和预测准确性。
随着环境污染的不断加剧，对大气颗粒物（PM）浓度进行准确预测变得至关重要。神经网络是一种有效的预测模型，而BP神经网络是其中一种常用的结构。然而，传统的BP神经网络在训练过程中容易陷入局部极小值，导致预测准确度下降。为了提高BP神经网络的性能，本文提出了一种基于麻雀算法和Sine混沌映射的优化方法。
首先，我们简要介绍一下麻雀算法（Sparrow algorithm）。麻雀算法是一种基于鸟群行为的优化算法，模拟了麻雀在觅食和迁徙过程中的行为。通过麻雀算法，可以在搜索空间中找到最优解。接下来，我们将介绍如何将麻雀算法与BP神经网络相结合来优化PM浓度的预测。
在本文中，我们引入Sine混沌映射作为麻雀算法的改进手段。Sine混沌映射是一种具有良好随机性和混沌性质的非线性映射函数。通过将Sine混沌映射应用于麻雀算法的位置更新过程，可以增加搜索的多样性，并提高算法的全局搜索能力。
以下是基于Matlab的Sine混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络的代码实现：
% 初始化BP神经网络
inputData = ...; % 输入数据
targetData = 
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