基于改进的Sine混沌映射的麻雀搜索算法优化BP神经网络实现数据回归预测

基于改进的Sine混沌映射的麻雀搜索算法优化BP神经网络实现数据回归预测

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种模拟小麻雀觅食行为的启发式优化算法，它通过模拟麻雀的觅食行为来搜索最优解。BP神经网络是一种常用的人工神经网络，常用于数据回归预测问题。为了提高BP神经网络的性能，我们可以引入优化算法进行参数优化，其中SSA是一种有效的选择。

本文将介绍如何使用改进的Sine混沌映射结合麻雀搜索算法来优化BP神经网络的参数，以实现数据回归预测。我们将使用Matlab编程语言来实现算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入相关的Matlab库和数据集。在这个例子中，我们假设已经准备好了一个包含输入特征和目标变量的数据集，可以用于训练和测试BP神经网络。在代码中，我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集用于训练BP神经网络，测试集用于评估预测性能。

% 导入数据集
load('dataset.mat');

% 划分训练集和测试集
trainData