[学科前沿] 项目介绍 Matlab实现FA-BP萤火虫算法（FA）优化BP神经网络多输入多输出预测 [推广有奖]

0关注
1粉丝

已卖：50份资源

硕士生

16%

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 1311 个
通用积分: 248.0394
学术水平: 5 点
热心指数: 5 点
信用等级: 5 点
经验: 725 点
帖子: 33
精华: 0
在线时间: 235 小时
注册时间: 2025-8-7
最后登录: 2026-2-7

楼主

南唐雨汐

发表于 2025-10-28 07:55:49 |AI写论文

是否 +2 论坛币

k人参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

Matlab
实现FA-BP
萤火虫算法（
FA）优化BP神经网络多输入多输出预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着人工智能技术的迅猛发展，神经网络已经成为解决许多复杂问题的核心工具。特别是在数据驱动的预测任务中，神经网络以其强大的建模能力和灵活性，广泛应用于多个领域，如金融预测、气象预报、医学诊断等。特别是多输入多输出（MIMO）问题，涉及到多个因素同时影响预测结果，给传统的模型带来了挑战。然而，传统的神经网络往往在训练过程中容易陷入局部最优解，难以有效寻找全局最优解。为了解决这一问题，优化算法的引入成为提升神经网络性能的关键。
萤火虫算法（FA）是一种新型的群体智能优化算法，基于萤火虫的发光吸引行为。其主要优点是具有较强的全局搜索能力，能够在复杂的目标函数中找到全局最优解。结合FA算法与反向传播（BP）神经网络，可以大大提高BP网络在多输入多输出预测中的性能。通过优化BP神经网络的权重和偏置，可以有效提高预测准确性，并克服传统BP算法易陷入局部最优解的问题。
近年来，FA-BP优化 ...