MATLAB
实现BO-BP
贝叶斯（
BO）优化BP神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
在现代工程和科技领域，数据驱动的建模与优化方法得到了广泛的应用。特别是在复杂系统的建模与预测任务中，机器学习方法被广泛应用于各种预测任务，如金融市场预测、工业过程控制、医学诊断等。在这些应用中，神经网络作为一种强大的机器学习工具，具有很好的自适应能力和非线性建模能力，因此成为了许多实际问题解决的首选方法。与传统的统计学习方法相比，神经网络能够处理更复杂的任务，尤其是在处理多输入、非线性和高维度的数据时表现出色。
然而，传统的神经网络在训练过程中可能会面临许多挑战，例如局部最优解的问题、训练时间过长、训练过程不稳定等。为了解决这些问题，贝叶斯优化（Bayesian Optimization，BO）逐渐作为一种有效的全局优化方法在神经网络训练中得到了广泛的应用。贝叶斯优化通过建立概率模型来估计函数的潜在最优值，并在此基础上决定如何选择训练参数，从而有效地减小了优化过程的计算成本， ...