本研究提出了一种创新方法，结合麻雀搜索算法与BP神经网络进行高效回归预测。通过优化BP神经网络权重和阈值，提高了模型准确性和泛化能力，在多个数据集上展现了优越性能。
在IT领域，优化技术对于解决复杂问题至关重要。本段落将深入探讨一种基于生物行为启发式的优化算法——麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA），并讨论其如何应用于反向传播（Backpropagation, BP）神经网络的回归预测中进行参数优化。
首先了解BP神经网络的基本结构和工作原理。BP网络是一种多层前馈神经网络，由输入层、隐藏层及输出层组成。它通过反向传播误差来调整权重，以最小化预测值与实际结果之间的差距。然而，在实践中发现BP网络存在学习速度慢以及容易陷入局部最优解等问题，这就需要引入优化算法进行改进。
麻雀搜索算法是一种模仿自然界中麻雀觅食行为的新型全局优化方法。在该算法框架下，“食物源”代表问题空间中的潜在解决方案，“麻雀”的位置对应于这些可能解的位置坐标。当一只“麻雀”找到新的食物来源时，它会与其他“麻雀”分享这一信息，从而促进整个群体的学习过程，并通过随机移动保持探索全局最优解的能力。
将SSA应用于BP神经网络参数优化中可以显著提升模型性能。具体来说，在定义好神经网络架构（包括各层节点数量等）和训练参数后，我们可以把这些作为麻雀位置进行搜索空间内的初始化分布。在每一轮迭代过程中，通过更新“麻雀”的位置来调整神经网络的权重配置，并且这一过程旨在最小化预测误差。
利用MATLAB软件实现上述优化策略时，需要编写一系列函数以构建BP神经网络模型并定义SSA的关键步骤（如种群初始化、适应度评估等）。随着迭代次数增加，算法会不断改进参数设置直至达到预设的收敛条件。最终使用经过优化后的BP网络来进行回归预测任务，并对其性能进行评价。
综上所述，麻雀搜索算法与反向传播神经网络结合用于回归预测问题中是一种高效的方法。它融合了生物智能启发式优化技术和机器学习模型的优势，在处理复杂的数据关系时表现出色且具有较高的预测准确性。在MATLAB平台下实现这种组合提供了直观和灵活的解决方案途径，便于研究者及工程师们进一步探索其潜力与应用前景。
5星
