matlab鲸鱼算法预测bp代码

以下是使用鲸鱼算法优化BP神经网络的MATLAB代码示例：

% 数据集准备
data = load('dataset.csv');
X = data(:, 1:end-1);
Y = data(:, end);

% 神经网络参数设置
input_layer_size = size(X, 2);
hidden_layer_size = 20; % 隐藏层神经元个数
num_labels = 1; % 输出层神经元个数

% 初始化神经网络权重
Theta1 = rand(hidden_layer_size, input_layer_size + 1) * 2 * 0.12 - 0.12;
Theta2 = rand(num_labels, hidden_layer_size + 1) * 2 * 0.12 - 0.12;
initial_nn_params = [Theta1(:) ; Theta2(:)];

% 鲸鱼算法参数设置
Max_iter = 200; % 最大迭代次数
SearchAgents_no = 30; % 搜索代理数量
lb = -10; % 参数范围下限
ub = 10; % 参数范围上限
dim = numel(initial_nn_params); % 参数个数

% 定义优化函数
costFunction = @(p) nnCostFunction(p, input_layer_size, hidden_layer_size, num_labels, X, Y);

% 使用鲸鱼算法优化神经网络权重
[Best_pos, Best_score, Whale_curve] = WOA(costFunction, dim, lb, ub, Max_iter, SearchAgents_no);

% 将最优权重参数分配回神经网络
Theta1 = reshape(Best_pos(1:hidden_layer_size * (input_layer_size + 1)), hidden_layer_size, input_layer_size + 1);
Theta2 = reshape(Best_pos(hidden_layer_size * (input_layer_size + 1) + 1:end), num_labels, hidden_layer_size + 1);

% 使用最优权重参数进行预测
pred = predict(Theta1, Theta2, X);

% 计算准确率
accuracy = mean(double(pred == Y)) * 100;
fprintf('Accuracy: %f%%\n', accuracy);

其中 `nnCostFunction` 函数是用于计算神经网络代价函数值和梯度，`WOA` 函数是使用鲸鱼算法进行参数优化的函数，`predict` 函数是用于对新样本进行预测的函数。在使用此代码时需要将其与相应的数据集和函数一起使用。