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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代码实现
💥1 概述
灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟了灰狼群体的捕食行为。它通过模拟狼群中的个体之间的互动来寻找最优解。而BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，可以用于回归预测问题。
基于灰狼算法优化BP神经网络回归预测的研究，主要是将灰狼算法应用于BP神经网络的权重和偏置优化过程中，以提高BP神经网络的预测性能。
具体的研究步骤如下：
1. 数据准备：收集和整理回归预测所需的训练数据和测试数据。
2. BP神经网络构建：根据回归预测问题的特点，设计合适的BP神经网络结构，并初始化网络的权重和偏置。
3. 灰狼算法优化：将BP神经网络的权重和偏置作为优化变量，使用灰狼算法对其进行优化。灰狼算法的搜索过程包括四个基本步骤：初始化灰狼群体，计算适应度函数，更新灰狼位置，更新alpha、beta和delta。
4. 训练和优化：使用优化后的权重和偏置进行BP神经网络的训练和优化，通过反向传播算法不断调整网络参数，以减小预测误差。
5. 预测和评估：使用训练好的BP神经网络模型对测试数据进行预测，并评估预测结果的准确性和性能。
通过将灰狼算法与BP神经网络相结合，可以充分利用灰狼算法的全局搜索能力和BP神经网络的非线性建模能力，提高回归预测的准确性和稳定性。这种方法在一些实际应用中已经取得了一定的成功，但也需要根据具体问题的特点进行合理的调参和优化。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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