基于MATLAB的PSO-BP实现：利用粒子群算法优化BP神经网络数值预测（含完整代码和数据）
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简介：
本项目运用MATLAB平台，结合PSO与BP神经网络技术，旨在提高数值预测精度。通过粒子群算法对BP网络权重及阈值进行优化调整，提供改进的预测模型及其完整源码和测试数据。
MATLAB实现PSO-BP：粒子群算法优化BP神经网络数值预测（完整代码+数据）
程序功能：
本项目使用MATLAB实现了利用粒子群算法对BP神经网络进行优化，用于数值预测。输入文件为Excel格式的数据表，其中前三列作为输入变量X，第四列为输出变量y。
代码说明：
源码中包含详细的注释和参数解释，便于用户修改相关设置及初学者理解与学习使用。建议运行环境为Windows7或以上版本的操作系统以及MATLAB2014a及以上版本的软件平台。
适用对象：
适用于计算机、电子信息工程、数学、物理、机械工程等各类专业的大学生和研究生毕业设计；也适合课程作业需求，特别是海外留学生在完成相关课程任务时使用。
操作指南：
启动MATLAB后，请将提供的文件解压至桌面或其他任意目录下。接着打开主程序（通常为main.m），点击运行按钮或直接按F5键开始执行代码。当出现询问对话框提示更改工作路径时，选择第一个选项即可继续进行下一步的计算过程。
作者简介：
该资源由一位在大型企业担任资深算法工程师的专业人士提供，拥有超过15年的Matlab及Python编程经验，在遗传算法、粒子群优化技术以及蚁群和鲸鱼启发式搜索方法等领域有着深入的研究与应用。
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