Matlab
实现FA-BP
萤火虫算法（
FA）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迅猛发展，神经网络已经成为解决许多复杂问题的核心工具。特别是在数据驱动的预测任务中，神经网络以其强大的建模能力和灵活性，广泛应用于多个领域，如金融预测、气象预报、医学诊断等。特别是多输入多输出（MIMO）问题，涉及到多个因素同时影响预测结果，给传统的模型带来了挑战。然而，传统的神经网络往往在训练过程中容易陷入局部最优解，难以有效寻找全局最优解。为了解决这一问题，优化算法的引入成为提升神经网络性能的关键。
萤火虫算法（FA）是一种新型的群体智能优化算法，基于萤火虫的发光吸引行为。其主要优点是具有较强的全局搜索能力，能够在复杂的目标函数中找到全局最优解。结合FA算法与反向传播（BP）神经网络，可以大大提高BP网络在多输入多输出预测中的性能。通过优化BP神经网络的权重和偏置，可以有效提高预测准确性，并克服传统BP算法易陷入局部最优解的问题。
近年来，FA-BP优化 ...