Matlab
实现基于
DBO-BP
蜣螂算法（
DBO）优化BP神经网络时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
时间序列预测是机器学习和数据科学中的一项关键任务，广泛应用于金融、气象、交通流量、能源需求等领域。传统的时间序列预测方法通常基于统计学模型（如
ARIMA
、GARCH
等），这些方法假设数据遵循特定的统计规律。然而，在复杂的非线性和大规模数据集下，这些传统方法的预测精度往往不尽人意。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，神经网络模型已被广泛应用于时间序列预测，尤其是
BP（反向传播）神经网络。
BP神经网络通过调整网络权重与偏置来逼近复杂的非线性函数，已被证明在时间序列预测中表现出色。
然而，BP神经网络的学习过程容易受到初始权重和学习率的影响，容易陷入局部最优解，从而导致模型性能的下降。为了克服这一问题，许多优化算法应运而生，其中启发式优化算法在调整网络参数时展现了良好的性能。蜣螂算法（
DBO，Dung Beetle Optimization
）便是一种新的启发式优化算法，模拟蜣螂寻找食物的过程，能够有效地搜索到全局最优解，解决传统
BP神经网络在训练过程中可能遭遇的 ...