本文主要是介绍基于萤火虫算法优化BP神经网络回归分析，基于GSO-BP的回归预测，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！
目录
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络激活函数及公式
BP应用实例，基于萤火虫算法优化BP神经网络回归分析，基于GSO-BP的回归预测
代码
结果分析
展望
完整代码下载：基于萤火虫算法优化BP神经网络回归分析，基于GSO-BP的回归预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88755583
背影
bp神经网络是一种成熟的神经网络，应用非常广，本文用萤火虫算法改进BP神经网络
摘要
bp神经网络原理，BP神经网络的机构，BP神经网络的激活函数及公式，萤火虫算法优化BP神经网络
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小，BP神经网络是一种成熟的神经网络，拥有大量的训练传递函数。
BP神经网络的基本结构
基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向
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