PSOGWO-BP回归预测模型资源介绍

PSOGWO-BP回归预测模型资源介绍

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此仓库提供了一种基于粒子群改进的灰狼优化算法（PSOGWO）优化后的BP神经网络数据回归预测模型，适用于多输入单输出（MISO）的场景。本模型在优化BP神经网络结构和参数方面表现出色，旨在提高数据回归预测的准确性。

模型特点

• 算法创新：采用PSOGWO算法对BP神经网络进行优化，提高了模型的收敛速度和预测精度。
• 多指标评价：模型性能通过R2、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）等多个评价指标进行全面评估。
• 代码质量：提供的代码质量高，结构清晰，方便学习和替换数据，易于理解和扩展。

使用说明

• 请确保您已具备Python环境和必要的依赖库。
• 根据实际需要替换数据集，以适应不同的回归预测任务。
• 仔细阅读代码注释，以便更好地理解模型的工作原理。

版权声明

此代码仅供学习和研究使用，未经许可不得用于商业目的。尊重知识成果，禁止未经授权的复制和传播。

我们希望此模型资源能够对您的研究和学习有所帮助。如果您在使用过程中有任何问题或建议，请根据项目提供的交流方式进行咨询。

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