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016_基于BP神经网络的多输出数据回归预测 Matlab代码实现过程，调用newff函数实现，多输入多输出

实现了工程测量中各种常见的沉降预测算法，包括直线拟合法、二次多项式拟合法、 三次多项式拟合法、双曲线法、对数曲线法、抛物线法、指数曲线法、泊松曲线法、星野法、Asaoka法、灰度模型GM(1,1)法、灰度模型Verhulst法、BP神经网络法、遗传算法。 各种算法的具体实现可以参考 https://blog.csdn.net/yh523/article/details/122944048。 在Visual Studio 2015中采用C#编程语言实现，使用.Net Framework 4.0。 附件资源包含可以编译运行的源代码，以及可以直接运行的exe示例程序。

基本的粒子群算法，测试数据为cec2013，能描绘数据的优化过程。最有值为-1400，-1300，...-100，100，200，...1400，共28个测试函数。

经典leach算法，和PSO算法，有想法的同学可以融合在一起，便于对比仿真。亲测有效

以一种轻质的加气混凝土砌块抗压强度预测为例，利用BP神经网络寻求简化传统复杂的试件制备工作，取得了较好的预测效果。

001_基于BP神经网络的数据回归预测 Matlab代码实现过程

002_基于BP神经网络的数据分类预测 Matlab代码实现过程