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Matlab
实现SO-BP
蛇群算法（
SO）优化BP神经网络多输入多输出预测的详细项目实例
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近年来，人工智能（AI）技术在多个领域取得了显著进展，尤其是在预测、优化和决策等方面。神经网络作为一种重要的AI算法，在许多复杂问题的解决中发挥了重要作用。然而，神经网络的性能在很大程度上依赖于参数的优化，特别是在处理复杂、多输入多输出（MIMO）系统时。传统的反向传播（BP）神经网络算法虽然在许多应用中表现出色，但其参数优化过程容易陷入局部最优，导致优化效果不理想。为了提高BP神经网络的训练效果，研究人员引入了各种优化算法，
其中粒子群优化（PSO）算法作为一种启发式优化方法，因其全局搜索能力强而成为了研究的热点。
蛇群算法（SO），作为一种新型的启发式优化算法，灵感来源于蛇的集群行为。蛇群算法在多个领域中表现出了优异的优化性能，尤其在处理大规模、多维度优化问题时，具有较强的全局搜索能力和较低的局部最优困扰。通过将SO算法与BP神经网络结合，可以有效地提高BP神经网络在多输入 ...
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