基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型附Matlab代码

基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型附Matlab代码

神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于解决各种预测和分类问题。然而，神经网络的性能很大程度上依赖于其权重和偏置的初始化和优化。为了改善神经网络的性能，研究人员提出了许多优化算法，其中之一是萤火虫算法（Firefly Algorithm）。

萤火虫算法是一种自然启发式算法，模拟了萤火虫的行为。它通过模拟萤火虫之间的相互吸引和排斥来搜索最优解。将萤火虫算法与BP（Backpropagation）神经网络相结合，可以得到一个优化的神经网络模型，能够更好地拟合数据并提高预测性能。

下面是使用Matlab实现基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型的代码：

% 设置神经网络参数
inputSize = 10; % 输入层大小
hiddenSize = 20; % 隐含层大小
outputSize