本文介绍了使用改进的鲸鱼算法优化BP神经网络，实现多输入单输出数据回归预测的方法，以提高模型的调优效率和泛化能力，减少过拟合。算法结合了BP神经网络的前向传播和反向传播，以及鲸鱼算法的全局搜索能力。在Iris数据集上实验，验证了优化后的模型在测试集上的均方误差显著低于传统BP神经网络。
基于鲸鱼算法和BP神经网络的多输入单输出数据回归预测算法实现和代码分享
本文介绍了一种基于改进的鲸鱼算法优化BP神经网络实现数据回归预测多输入单输出的方法，并附有Matlab代码。该算法能够有效地提高BP神经网络的调优效率，增强其泛化能力，减少过拟合问题。
- 算法原理
1.1 BP神经网络
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它可以用来实现分类、回归和控制等任务。BP神经网络由输入层、隐含层和输出层三层组成，其中隐含层可以有多个。其前向传播公式如下：
y i = f ( ∑ j w i j
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