本文介绍了如何使用差分进化算法（DE）优化BP神经网络，以提升其在数据预测中的精度和收敛性。通过MATLAB源码展示了数据预处理、网络参数设置、DE算法应用及结果反归一化的过程，证实了DE能有效增强BP网络的全局优化能力。
优化BP神经网络数据预测的MATLAB源码实现——基于差分进化算法
在神经网络中，BP（Backpropagation）算法是一种经典的训练方法。然而，由于其易陷入局部最优解的问题，BP算法的收敛性和精度都无法得到保证。为此，我们可以采用其他的优化算法对BP神经网络进行优化，如差分进化算法（DE）。
差分进化算法是一种全局优化算法，具有适应性强、易于实现等特点。在这里，我们利用DE算法来优化BP神经网络，提高其预测精度。
以下是MATLAB源码的实现：
clear all; clc;
% 导入数据
load('data.mat');
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