1. Matlab实现粒子群优化算法优化BP神经网络的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本

主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型 评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型

莱维飞行改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测，LevySSA-BP回归预测，多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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建立一个网络结构可变的BP神经网络通用代码： 在训练时各个参数的意义： hidden_floors_num：隐藏层的个数 every_hidden_floor_num：每层隐藏层的神经元个数 learning_rate：学习速率 activation：激活函数 regularization：正则化方式 regularization_rate：正则化比率 total_step：总的训练次数 train_data_path：训练数据路径 model_save_path：模型保存路径 利用训练好的模型对验证集进行验证时各个参数的意义： model_save_path：模型保存路径 validate_data_path：验证集路径 precision：精度 利用训练好的模型进行预测时各个参数的意义： model_save_path：模型的保存路径 predict_data_path：预测数据路径 predict_result_save_path：预测结果保存路径

python实现BP神经网络回归预测模型，使用BP神经网络的实现手写数字识别，一万字报告，matlab. Although BP neural network performs well in handwritten numeral recognition, it can not be ignored that the weights and thresholds of BP neural network are initialized randomly, which is easy to lead to unstable fitting effect. Moreover, it is easy to make the training of weights and thresholds of BP neural network fall into local area because of gradient descent Optimum. So in this experiment, GA genetic algorithm is used to optimize the in

采用灰狼算法（GWO）优化BP回归预测matlab2019，内置数据集可以直接运行，全中文注释

遗传算法优化BP神经网络的预测模型，代码已经调试好，附带汽油辛烷值数据，运行main103可直接使用