Matlab
实现GWO-BP
灰狼算法（
GWO）优化BP神经网络时间序列预测的详细项目实例
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随着大数据技术和人工智能的快速发展，机器学习和深度学习在各个领域得到了广泛应用，尤其在时间序列预测方面表现出了巨大的潜力。时间序列数据广泛存在于金融、气象、能源、电力、交通等多个领域。如何有效地预测时间序列的未来趋势，已成为科学研究和实际应用中的一个重要课题。传统的时间序列预测方法，如自回归模型、移动平均模型等，在面对非线性、复杂的时间序列数据时往往表现不佳。为了解决这一问题，研究者开始探索更为复杂的预测模型，其中基于神经网络的方法展现了强大的拟合能力。然而，传统的神经网络模型往往容易陷入局部最优解，导致预测精度不理想。
为此，灰狼优化算法（GWO）被提出并应用于神经网络的优化问题。灰狼优化算法是一种群体智能优化算法，通过模拟灰狼群体的猎食行为来进行全局搜索。与传统的优化算法相比，灰狼优化算法能够更好地避免局部最优解，提升全局搜索能力。因此，将GWO算法与BP神经网络相结合，形 ...