Python
实现基于
SMA-BP
黏菌优化算法（
SMA）优化反向传播神经网络（
BP）进行多变量回归预测的详细项目实例
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随着现代工业和科学研究的发展，数据的维度和复杂度不断提升，多变量回归预测成为了解决复杂系统建模和预测的重要手段。传统的反向传播神经网络（BP神经网络）因其强大的非线性拟合能力，在回归分析中被广泛应用。然而，BP神经网络存在容易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题，限制了其在复杂多变量预测任务中的性能提升。为此，近年来群智能优化算法与神经网络相结合的研究日益活跃，其中基于黏菌行为模拟的SMA（Slime Mould Algorithm）作为一种新兴的群智能优化算法，凭借其优秀的全局搜索能力和动态收敛机制，为神经网络训练中的权重和阈值优化提供了新的解决方案。
SMA模拟了自然界黏菌在寻找食物过程中表现出的复杂而高效的行为机制，能够通过群体的自适应迭代，智能地探索解空间，避免陷入局部最优。将SMA应用于BP神经网络权重优化，能够显著改善网络的收敛 ...