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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码及数据
💥1 概述
基于萤火虫算法优化BP神经网络回归预测研究是一种利用萤火虫算法来优化BP神经网络的预测方法。在该研究中，首先使用BP神经网络建立预测模型，然后利用萤火虫算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化，以提高预测模型的性能。
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有强大的非线性拟合能力。它通过反向传播算法来训练网络的权重和偏置，以最小化预测误差。然而，BP神经网络的训练过程容易陷入局部最优解，导致预测性能下降。
为了解决这个问题，研究者引入了萤火虫算法作为优化方法。萤火虫算法是一种基于自然界萤火虫行为的启发式优化算法，通过模拟萤火虫的移动和交互行为，来搜索最优解。在该研究中，将BP神经网络的权重和偏置作为优化的目标变量，利用萤火虫算法来搜索最优的权重和偏置组合，以提高预测模型的性能。
具体实施时，首先需要初始化一群萤火虫，并计算每个萤火虫的亮度值，亮度值代表了萤火虫的吸引力。然后，根据萤火虫的亮度值和距离，更新每个萤火虫的位置，即更新BP神经网络的权重和偏置。重复进行多次迭代，直到达到停止条件为止。
通过萤火虫算法的优化，可以有效地提高BP神经网络的预测性能。萤火虫算法具有全局搜索能力和快速收敛性，能够克服BP神经网络的局部最优问题，从而得到更准确的预测结果。
基于萤火虫算法优化BP神经网络回归预测研究是一种有效的方法，可以用于解决回归预测问题，并在实际应用中具有广泛的应用前景。通过结合BP神经网络和萤火虫算法的优势，可以得到更准确、稳定的预测模型。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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[1]侯越,赵贺,路小娟.基于萤火虫优化的BP神经网络算法研究[J].兰州交通大学学报, 2013, 32(6):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-4373.2013.06.006.
[2]王改革,郭立红,段红,等.基于萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计[J].吉林大学学报：工学版, 2013(4):6.DOI:10.7964/jdxbgxb201304035.
[3]宋志强,耿聃,苏晨辉,等.基于改进萤火虫算法优化BP神经网络的水电站厂房振动预测[J].振动与冲击, 2017, 36(24):6.DOI:CNKI:SUN:ZDCJ.0.2017-24-010.
