本文介绍了基于原子搜索算法（ASO）优化的BP神经网络在数据预测中的应用。首先，概述了BP神经网络的基础，包括神经元模型、前向传播和误差反向传播原理。接着，详细阐述了原子搜索算法的原理。然后，展示了ASO如何优化BP神经网络的步骤，以及优化后的网络训练和测试。文章提供了MATLAB代码示例，并给出了仿真结果。
一、 BP神经网络预测算法简介
1.人工神经网络简介
人工神经网络（ANN）是一种旨在模仿人脑结构及其功能的由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息 。
神经元由细胞及其发出的许多突起构成。细胞体内有细胞核，突触的作用是传递信息。作为引入输入信号的若干个突起称为“树突”，而作为输出端的突起只有一个称为“轴突” 。
2.神经元M-P模型
所谓M-P模型,其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。
对于第j jj个神经元，接受多个其它神经元的输入信号x i x_ixi。各突触强度以实系数w i j w_{ij}wij表示，这是第 i ii个神经元对第 j jj个神经元作用的加权值。
神经元的“净输入”用I
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