基于粒子群优化前馈网络的婚姻与离婚数据回归预测

基于粒子群优化前馈网络的婚姻与离婚数据回归预测

在社会科学领域，通过建立各种模型来对人类行为和社会现象进行研究已经成为一种非常重要的方法。其中，用于探讨婚姻和离婚数据的研究尤为重要。本文将介绍一种基于粒子群优化前馈网络的婚姻和离婚数据回归预测方法，并提供相应的 Matlab 代码实现。

先介绍一下什么是粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法。它是一种启发式优化算法，灵感来自于鸟类、鱼类等群体在搜索食物和逃避天敌时的行为。PSO 算法中每个个体被看做一个“粒子”，这些粒子在搜索空间内游动，根据适应度函数的值来不断调整它们的位置和速度，并不断跟踪全局最优解来达到优化目标。

而前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）则是一种常见的机器学习算法，它能够通过训练学习到输入与输出之间的映射关系。在本文中，我们将使用粒子群优化算法来优化前馈神经网络的参数，以实现婚姻和离婚数据的回归预测。

下面是代码实现过程：

clear all
clc
% 导入数据
data = readtable