MATLAB
实现FA-BP
萤火虫算法（
FA）优化BP神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着人工智能和深度学习技术的不断发展，人工神经网络（ANN）在诸多领域表现出色，尤其是在回归预测和模式识别等任务中。BP（反向传播）神经网络作为一种经典的神经网络模型，广泛应用于数据拟合、回归预测和分类问题。然而，BP神经网络的训练过程容易受到初始权重选择、学习率设置以及网络结构等因素的影响，导致模型的收敛速度慢，甚至陷入局部最优解。因此，如何有效地优化BP神经网络成为了研究的热点。
萤火虫算法（Firefly Algorithm, FA）是一种模拟萤火虫群体行为的启发式优化算法，近年来在全球优化问题中得到了广泛应用。FA算法的优点是具有较强的全局搜索能力和较少的调整参数，适用于高维复杂的优化问题。将FA与BP神经网络结合，利用FA优化BP神经网络的权重和偏置，能够有效提升BP网络的预测精度和训练效率。
本项目旨在通过将萤火虫算法与BP神经网络相结合，优化BP神经网络的参 ...