MATLAB
实现基于
NGO-BP
北方苍鹰算法优化
BP神经网络多输入多输出预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的快速发展，特别是神经网络模型在预测、控制、数据分析等领域的广泛应用，如何提升神经网络的精度和效率已成为当前的研究热点。传统的神经网络模型，如BP神经网络（反向传播神经网络），虽然在诸多领域取得了显著的成果，但仍存在局部最小值困境、收敛速度慢、对初始权重敏感等问题，限制了其在实际应用中的表现。因此，如何优化神经网络结构、提高其预测精度，尤其是多输入多输出（MIMO）系统的预测精度，成为了研究的核心问题。
在众多优化算法中，NGO-BP（北方苍鹰优化算法）作为一种新兴的智能优化算法，以其强大的全局搜索能力和较好的收敛性，在多个优化领域中展现出显著的优势。NGO算法模拟了北方苍鹰捕猎的过程，具有较强的探索能力与快速的局部搜索能力，能够有效避免陷入局部最优解，提升了BP神经网络的训练效率与精度。
本项目基于NGO-BP算法，通过优化BP神经网络的权重与偏置，旨在解 ...