提升BP神经网络预测精度：海洋捕食者算法(MPA)的深度应用

资源摘要信息:"海洋捕食者算法（MPA）是一种模拟海洋捕食者行为的优化算法，该算法通过模拟海洋中捕食者（例如鲨鱼）的狩猎策略来优化问题解决方案。在此场景中，MPA被用于优化BP（反向传播）神经网络的回归预测模型，形成了MPA-BP回归预测模型，这是一种针对具有多变量输入和单变量输出的复杂数据关系的预测技术。 在MPA-BP回归预测模型中，BP神经网络作为基础预测模型，通过MPA算法进行优化，以提升其预测精度和泛化能力。MPA算法的引入有助于解决BP神经网络在训练过程中可能出现的局部最小值问题，并加快收敛速度。这种结合了MPA算法的神经网络模型特别适合于处理具有高度非线性特征和复杂输入输出关系的预测问题。 在描述中提到的评价指标包括R2（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。这些指标是衡量预测模型性能的重要标准。R2值越接近1，表示模型预测的拟合度越高；MAE值越小，表示模型预测的平均误差越小；MSE和RMSE都是评价预测误差的指标，数值越小表示预测误差越小；MAPE则反映了预测误差占实际观测值的百分比，数值越小表示预测的准确度越高。 文件名称列表中的`MPA.m`可能是实现海洋捕食者算法的主要文件，而`main.m`可能是主程序文件，用于调用其他函数和运行算法。`getObjValue.m`可能用于获取优化过程中的目标函数值，`initialization.m`可能包含算法初始化设置，`levy.m`可能与Levy飞行有关，这是一种模拟自然界中动物移动的模式，常用于优化算法中以增强全局搜索能力。最后，`data.xlsx`可能是包含实验数据的Excel文件，用于训练和测试MPA-BP模型。 标签中提到的“神经网络”、“算法”、“回归”，清晰地指出了该资源的三个主要方面。神经网络是实现模型的核心技术，算法包括了MPA算法和BP算法，而回归则是模型预测的主要任务类型。"