基于 MATLAB 的 CS-BP（布谷鸟搜索优化的 BP 神经网络）用于多变量时间序列预测（附完整代码及数据）

简介：
本研究采用MATLAB实现CS-BP算法，结合布谷鸟搜索优化与BP神经网络，有效提升多变量时间序列预测精度，并提供源码和数据支持。 本段落详细讲解了如何在 MATLAB 中实现基于布谷鸟搜索算法（CS）优化的反向传播神经网络（即 CS-BP 算法），并通过该算法进行多变量时间序列数据预测，特别关注发电量方面的预测任务。项目展示了从无到有构建整个数据集的过程，包括数据预处理、模型搭建及训练步骤，并介绍了一种简化的布谷鸟搜索算法优化反向传播权重的方法。最后提供了性能评估结果。 本段落适合有一定 MATLAB 编程经验和基本机器学习概念的人群阅读和使用。该方法适用于需要基于历史数据对未来趋势进行多因素预测的应用场景，特别是在 MATLAB 平台上完成相关任务时尤为适用。 此外，该项目不仅提供源代码，还为发电功率这一实际业务场景提供了较为完整的数据挖掘解决方案示范。对于希望理解和实现自定义神经网络架构的研究人员来说非常有用。