本文介绍了如何使用MATLAB结合模拟退火遗传算法优化BP神经网络，以更精确地预测钢带厚度。通过训练数据集构建神经网络，设定输入、隐藏和输出层，然后应用优化算法调整权重，最终实现对新数据的高效预测。
优化BP神经网络预测钢带厚度的Matlab程序设计
随着工业制造技术的不断升级和发展，对于钢带厚度精准预测的需求也越来越高。传统的预测方法往往存在误差较大、运算速度缓慢等问题，因此本文基于模拟退火遗传算法对BP神经网络进行优化，使其能够更加准确地预测钢带厚度。
首先，我们需要准备训练数据。这个数据集包含了一系列钢带生产过程中的参数和对应的实际厚度值。在代码中，我们可以使用如下的方式读取数据：
data = csvread('steel_data.csv');
x = data(:,1:
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