鲸鱼算法优化BP神经网络回归分析

资源摘要信息:"本资源主要讲述如何通过鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）来优化多输入多输出（Multi-Input Multi-Output, MIMO）BP神经网络回归分析模型。BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种典型的前馈神经网络，广泛应用于函数逼近、时间序列分析、分类和数据挖掘等任务。当数据集的输入和输出变量较多时，多输入多输出BP神经网络（MIMO BPNN）模型能更好地处理复杂关系。 本资源提供了基于MATLAB的完整代码，实现了数据集的导入、鲸鱼优化算法与BP神经网络的结合以及回归分析的过程。代码中包含了数据处理部分，以及对鲸鱼优化算法参数进行调整以提高BP神经网络性能的逻辑。鲸鱼优化算法是一种新型的启发式优化技术，它模拟了鲸鱼捕食的群体行为，通过搜索猎物（最优解）来优化问题。 资源中还提供了五个文件：CIWOA_BP.m文件是主函数，包含了整个算法的实现逻辑；fitnessci.m文件用于计算个体适应度；compute_error.m文件用于计算网络误差；maynet.mat是一个包含神经网络权重和偏置的二进制MAT文件；3.xlsx是一个Excel表格文件，可能包含数据集。 该资源特别强调了代码的可扩展性，这意味着用户可以根据自己的需求进行修改和创新。例如，可以将该算法应用于优化具有双隐含层或多隐含层的BP神经网络。资源的使用门槛设定为本科及本科以上学历，说明它需要一定的编程和机器学习基础才能充分利用。 此外，资源提供者还提供了联系方式，以便用户在遇到运行问题或需要进一步咨询时能够取得联系。对于内容匹配需求不全或有特殊需求的用户，资源提供者也提供了定制服务，以满足不同的应用需求。 对于希望深入了解或应用该资源的用户而言，本资源不仅可以帮助他们实现鲸鱼优化算法对MIMO BP神经网络的优化，还可以在遇到问题时得到及时的帮助。这是一份相当全面的资源，适合于需要在实际项目中应用高级机器学习算法的工程师和研究人员。"