麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络matlab代码

我可以为您提供麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的MATLAB代码。以下是一个参考示例：

% 导入数据集
data = xlsread('dataset.xlsx'); %，可以根据需要更改文件名和路径

% 设置神经网络参数
input = data(:, 1:end-1); % 输入数据
target = data(:, end); % 目标数据

hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层大小
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize); % 创建BP神经网络

% 设置麻雀搜索算法(SSA)优化算法参数
ssaOptions = ssaoptimset('Display', 'iter'); %，您可以调整其他参数来优化算法

% 定义适应度函数（即损失函数）
fitnessFunction = @(x) mse(net(x, input), target); % 使用均方误差作为适应度函数

% 运行SSA算法优化BP神经网络
[optimizedParams, optimizedLoss] = ssa(@(x) fitnessFunction(x), net.numWeights, ssaOptions);
net = setwb(net, optimizedParams); % 更新神经网络权重

% 使用优化后的神经网络进行预测
predictions = net(input);

% 显示结果
plot(target); % 绘制实际值
hold on;
plot(predictions); % 绘制预测值
legend('实际值', '预测值');
xlabel('样本索引');
ylabel('数值');
title('BP神经网络预测结果');

% 在此处可以添加其他代码以满足您的需求

这是一个基本的示例，您可以根据需要进行调整和修改。请确保安装MATLAB，并正确导入所需的数据集。如果您在使用过程中遇到任何问题，请在评论区提供详细信息，我将尽力帮助您解决问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于Logistic混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测MATLAB代码](https://download.csdn.net/download/qq_57971471/87812757)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测MATLAB代码](https://download.csdn.net/download/qq_57971471/87730423)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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