MATLAB基于飞蛾扑火算法优化BP神经网络（MFO-BP）的预测模型
简介
本资源文件提供了一个基于MATLAB的神经网络预测模型，该模型采用飞蛾扑火算法（MFO）优化BP神经网络（BP），以提高预测性能。模型最终输出算法进化曲线、预测效果对比图、误差图以及RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。适合新手入门学习，算法新颖，有助于发表学术论文。
文件结构
main.m：主程序文件，用于运行整个预测模型。BpFunction.m：BP神经网络函数文件。Objfun.m：目标函数文件，用于MFO算法优化。initialization.m：初始化参数文件。
使用说明
- 数据格式：本模型假设数据集的格式为【每行一个样本，每列一个维数】。如果您的数据集以列为样本，请注意进行转置操作。
- 自定义数据集：您可以结合自己的数据集运行本模型。需要修改的地方已在代码中备注，请根据实际情况进行调整。
- 运行步骤：
- 打开MATLAB软件。
- 将本资源文件中的所有.m文件导入MATLAB工作区。
- 运行
main.m文件，即可开始预测模型的训练和测试。
输出结果
- 算法进化曲线：展示MFO算法优化过程中的进化情况。
- 预测效果对比图：对比实际值与预测值的拟合情况。
- 误差图：展示预测误差的分布情况。
- 评价指标：输出RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标，用于评估模型的预测性能。
注意事项
- 请确保您的MATLAB版本支持所提供的代码。
- 在运行模型前，请仔细阅读代码中的备注，确保数据格式和参数设置正确。
联系方式
如有任何问题或建议，请通过以下方式联系我：
- 邮箱：[your-email@example.com]
- GitHub：[your-github-username]
希望本资源文件对您的学习和研究有所帮助！