基于随机蛙跳算法（SFLA）优化神经网络实现数据回归预测

基于随机蛙跳算法（SFLA）优化神经网络实现数据回归预测

随机蛙跳算法（SFLA）是一种基于自然界中蛙群觅食行为的优化算法。它模拟了蛙群在寻找食物过程中的跳跃行为，通过随机跳跃和相互信息交流来寻找最优解。在本文中，我们将介绍如何使用SFLA算法来优化神经网络，并实现数据回归预测。

神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型。通过训练神经网络，我们可以利用输入特征来预测输出结果。然而，神经网络的性能很大程度上取决于其参数的选择。这就引出了优化算法的需求，以便自动调整神经网络的参数，以获得更好的预测性能。

以下是使用SFLA算法优化神经网络的MATLAB代码示例：

% 数据准备
load('data.mat');  % 加载训练数据
X = data(