优化BP神经网络预测模型——基于鲸鱼算法实现附Matlab代码

优化BP神经网络预测模型——基于鲸鱼算法实现附Matlab代码

近年来，神经网络在数据预测领域越来越受到关注。然而，传统BP神经网络具有缓慢的收敛速度，易陷入局部最优解的缺点，在实际应用中限制了其效率和准确性。为了解决这个问题，研究人员提出了一种基于鲸鱼算法优化BP神经网络的方法。

鲸鱼算法是一种启发式算法，模拟鲸鱼群体捕食行为，通过优秀的搜索能力和全局收敛特性来优化函数。将鲸鱼算法与BP神经网络结合起来，可以克服网络局部极小点的缺点，加速网络的训练和提高预测精度。

以下是基于鲸鱼算法优化BP神经网络的Matlab代码：

clear all
clc
% 配置神经网络参数
input_layer_size = 3; % 输入层神经元个数
hidden_layer_size = 5; % 隐层神经元个数
num_labels =