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

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');
x = data(: