本文主要是介绍【Matlab】SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络回归预测 可预测未来（附代码），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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一，概述
传统的BP神经网络存在一些问题，比如容易陷入局部最优解、训练速度慢等。为了解决这些问题，我们引入了麻雀算法作为优化方法，将其与BP神经网络相结合，提出了SSA-BP算法。
首先，我们来了解一下麻雀算法。麻雀算法是一种模拟麻雀群体行为的优化算法，它通过模拟麻雀的觅食行为来寻找最优解。在SSA-BP算法中，我们将麻雀算法应用于BP神经网络的训练过程中，以提高其性能。
SSA-BP算法的流程如下：
（1）数据准备：首先，我们需要准备历史数据作为训练集。
（2）数据预处理：对于训练集中的数据，我们需要进行一些预处理操作，比如去除异常值、归一化等，以提高预测模型的准确性。
（3）BP神经网络构建：根据预处理后的训练集，我们构建BP神经网络模型。该模型包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层的神经元个数可以根据实际情况进行调整。
（4）麻雀算法优化：在BP神经网络的训练过程中，我们引入麻雀算法来优化权重和阈值的搜索。通过模拟麻雀的觅食行为，我们可以在权重和阈值的搜索空间中找到最优解，从而提高预测模型的准确性和训练速度。
（5）模型评估：在训练完成后，我们需要对模型进行评估。这可以通过将训练集中的一部分数据作为测试集，来计算模型的预测误差和准确率。
（6）预测：最后，我们可以使用训练好的模型来进行预测。
二，代码
代码中文注释非常清晰，按照示例数据修改格式，替换数据集即可运行，数据集为excel。
部分代码如下：
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
% restoredefaultpath
%% 导入数据
res=xlsread('数据集.xlsx');%% 数据分析
num_size = 0.8; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);
p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1);
t_test = mapminmax('apply',T_test,ps_output);%% 节点个数
inputnum = size(p_train, 1); % 输入层节点数
hiddennum = 15; % 隐藏层节点数
outputnum = size(t_train, 1); % 输出层节点数......三，运行结果
四，预测未来数据
可以根据训练好的模型对待预测（未来）数据进行预测，结果保存在excel里
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