MATLAB
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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随着人工智能技术的飞速发展，神经网络尤其是反向传播神经网络（
BP网络）已成为处理复杂数据问题中的一个重要工具。
BP网络通过模拟大脑神经元的工作机制，利用误差反向传播算法来训练神经网络模型，使其具备强大的预测和分类能力。然而，
BP网络的训练过程可能面临局部最优解的困扰，这会影响模型的训练效果和预测精度。为了解决这一问题，许多优化算法应运而生，其中黏菌优化算法（
SMA）是一种新兴的、灵感来源于自然界黏菌寻食行为的启发式优化算法。
黏菌优化算法通过模拟黏菌在寻找最优路径过程中的扩展性、适应性和收敛性，能够有效地寻找到解空间中的全局最优解。将
SMA与BP神经网络结合，能够极大地提升神经网络的训练效果。通过在
BP神经网络的训练过程中应用
SMA算法，不仅能够帮助网络避免陷入局部最优，还能加速其收敛过程，从而实现更精确的预测。该技术在多变量回归预测 ...