# 【BP回归预测】基于粒子群算法PSO优化BP神经网络实现预测多输入多输出附matlab代码

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## 🔥 内容介绍

BP神经网络是一种常用的神经网络结构，具有较强的非线性拟合能力。然而，BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解，导致预测精度不高。为了克服这个问题，本文采用了粒子群算法对BP神经网络进行优化。

## 📣 部分代码

%___________________________________________________________________%%  Grey Wolf Optimizer (GWO) source codes version 1.0               %%                                                                   %%  Developed in MATLAB R2011b(7.13)                                 %%                                                                   %%  Author and programmer: Seyedali Mirjalili                        %%                                                                   %%         e-Mail: ali.mirjalili@gmail.com                           %%                 seyedali.mirjalili@griffithuni.edu.au             %%                                                                   %%       Homepage: http://www.alimirjalili.com                       %%                                                                   %%   Main paper: S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Lewis             %%               Grey Wolf Optimizer, Advances in Engineering        %%               Software , in press,                                %%               DOI: 10.1016/j.advengsoft.2013.12.007               %%                                                                   %%___________________________________________________________________%% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1    for i=1:dim        ub_i=ub(i);        lb_i=lb(i);        Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;    endend

## 🔗 参考文献

[1] 李娅菲.基于鱼群算法优化BP神经网络的变压器故障诊断研究[D].湖北工业大学[2023-09-22].

[2] 肖雄.PSO优化BP神经网络岩爆预测的Matlab实现[J].中国房地产业, 2018, 000(025):244.

[3] 吴伟杰,吴杰康,雷振,等.基于PSO优化BP神经网络的能源需求预测[J].电气应用, 2021, 40(6):10.

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