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本文介绍了如何使用Matlab结合文化算法优化BP神经网络进行数据回归预测。首先，利用Matlab神经网络工具箱构建BP网络，并对数据集进行划分。接着，应用文化算法优化网络权重，通过设定种群数量、迭代次数等参数，进行适应度计算、选择、交叉和变异操作。最后，评估模型性能并进行预测。提供了实现该模型的源代码，可按需调整以适应不同数据集。
使用Matlab实现基于文化算法优化的BP神经网络数据回归预测
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现基于文化算法优化的BP神经网络（Backpropagation Neural Network）进行数据回归预测。文化算法是一种启发式优化算法，它结合了多个优化方法的优点，以提高优化性能。BP神经网络是一种常用的机器学习算法，用于拟合和预测非线性关系的数据。
首先，我们需要准备一些必要的工具和数据。我们将使用Matlab的神经网络工具箱来构建BP神经网络，并使用一个示例数据集进行回归预测。
% 步骤1：准备数据
load('example_data.mat'); % 加载示例数据集
X = input_data; % 输入数据
Y = output_d
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