萤火虫算法扰动改进麻雀算法优化BP神经网络回归预测
资源描述
本仓库提供了一个基于萤火虫算法扰动改进麻雀算法（SSA）优化BP神经网络回归预测的资源文件。该模型适用于多变量输入单输出场景，通过优化后的BP神经网络进行回归预测。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。
主要特点
- 算法优化：采用萤火虫算法扰动改进麻雀算法（SSA）对BP神经网络进行优化，提升预测精度。
- 多变量输入：适用于多变量输入单输出的回归预测任务。
- 评价指标：提供全面的评价指标，包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，便于模型性能评估。
- 代码质量：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：将你的多变量输入数据准备好，确保数据格式符合代码要求。
- 模型训练：运行代码进行模型训练，观察优化后的BP神经网络的性能表现。
- 结果分析：通过提供的评价指标对模型进行评估，分析预测结果的准确性和可靠性。
适用场景
- 工业生产中的预测任务
- 金融领域的回归分析
- 环境监测中的数据预测
- 其他需要多变量输入单输出回归预测的场景
注意事项
- 请确保输入数据的格式和维度与代码要求一致。
- 可以根据实际需求调整模型参数，以获得更好的预测效果。
- 代码中已包含详细的注释，方便用户理解和修改。
贡献与反馈
欢迎大家使用本资源，并提出宝贵的意见和建议。如果你有任何问题或改进建议，请在仓库中提交Issue或Pull Request。
希望本资源能够帮助你在多变量输入单输出回归预测任务中取得更好的效果！