基于鲸鱼算法优化BP神经网络(WOA-BP)的时间序列预测
资源描述
本仓库提供了一个基于鲸鱼算法优化BP神经网络(WOA-BP)的时间序列预测的Matlab代码。该代码实现了使用鲸鱼算法（WOA）对BP神经网络进行优化，以提高时间序列预测的准确性。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。
主要功能
- 鲸鱼算法优化：使用鲸鱼算法（WOA）对BP神经网络的权重和偏置进行优化，以提高预测精度。
- 时间序列预测：适用于各种时间序列数据的预测任务，如股票价格预测、气象数据预测等。
- 模型评价指标：提供多种评价指标，包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE，帮助用户全面评估模型性能。
- 代码质量高：代码结构清晰，注释详细，易于理解和修改。
使用说明
- 数据准备：将需要预测的时间序列数据准备好，并按照代码要求进行预处理。
- 参数设置：根据具体需求，调整鲸鱼算法和BP神经网络的参数。
- 运行代码：在Matlab环境中运行代码，观察模型训练和预测结果。
- 结果分析：根据模型评价指标，分析模型的预测效果，并进行必要的调整。
适用场景
- 金融领域：股票价格预测、汇率预测等。
- 气象领域：温度预测、降雨量预测等。
- 工业领域：设备故障预测、生产效率预测等。
注意事项
- 数据预处理是关键步骤，确保输入数据的质量直接影响模型的预测效果。
- 根据具体应用场景，适当调整模型参数，以获得最佳的预测效果。
贡献
欢迎大家提出改进建议或提交代码优化，共同完善本项目。