本文主要是介绍基于灰狼优化算法优化RBF神经网络(GWO-RBF)的数据回归预测，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！
代码原理及流程
基于灰狼优化算法优化RBF神经网络的数据回归预测，可以分为以下步骤：
1. 数据准备：首先，准备用于回归预测的数据集，包括输入特征和对应的输出目标。
2. RBF神经网络的初始化：初始化RBF神经网络的参数，包括中心点（centers）、径向基函数的宽度（标准差）和输出层的权重。
3. 灰狼优化算法的初始化：初始化灰狼优化算法的参数，包括种群大小、迭代次数、搜索范围等。
4. 灰狼优化算法的优化过程：在每一代中，通过灰狼优化算法更新RBF神经网络的参数。在更新过程中，根据灰狼群体中的每只灰狼的位置，计算适应度（损失函数值），然后更新参数以寻找最优解。
5. 灰狼优化算法结束条件：当达到设定的迭代次数或满足收敛条件时，停止优化算法，并得到优化后的RBF神经网络参数。
6. 模型预测：使用优化后的RBF神经网络模型进行数据回归预测，计算预测结果。
整体流程是将灰狼优化算法与RBF神经网络结合，利用灰狼优化算法寻找最佳的RBF神经网络参数，以实现更准确的回归预测效果。在实际的代码实现中，需要编写灰狼优化算法和RBF神经网络的代码，并将它们结合起来进行优化和预测。
代码效果图
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