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   源码介绍

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基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的BP神经网络数据回归预测是一种组合了BP神经网络和粒子群优化算法的方法。以下是该方法的简要步骤：

1. 神经网络设计：设计一个BP神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。可以根据实际问题和数据特点确定网络的层数和每层的神经元个数。
2. 初始化粒子群：将BP神经网络的权重和偏置参数作为粒子群的状态。每个粒子包含一组权重和偏置。
3. 计算适应度函数：根据当前的粒子位置（权重和偏置），构建BP神经网络，使用训练集对网络进行训练，并计算训练集的损失函数。

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├── 024_基于粒子群优化BP神经网络的数据回归预测
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│   ├── main.m
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└── 好例子网MATLAB_基于粒子群优化BP神经网络的数据回归预测.zip

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