项目介绍 MATLAB实现DBO-BP蜣螂优化算法（DBO）优化神经网络多输入单输出回归预测

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MATLAB
实现DBO-BP
蜣螂优化算法（
DBO）优化神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
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随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的迅速发展，神经网络作为一种深度学习模型，广泛应用于各类预测问题中，尤其是在回归预测任务中，表现出了优异的性能。然而，神经网络的训练过程常常面临着许多挑战，包括容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。因此，如何提高神经网络的训练效果并提升预测准确性成为了当前研究的重要方向。
为了克服这些问题，研究人员提出了多种优化算法。其中，基于蜣螂行为的优化算法（DBO，Dung Beetle Optimizer）近年来获得了广泛的关注。DBO算法是一种仿生优化方法，通过模拟蜣螂在寻找食物过程中不断调整路径的方式，来寻找全局最优解。这种算法具有较强的全局搜索能力，在解决高维复杂问题时，展现出优异的性能。
在神经网络优化中，DBO算法被用来优化网络的权重和偏置，从而提高网络的预测能力。通过将DBO算法与反向传播算法（BP，Back Propagat ...

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