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📋📋📋++本文目录如下：++🎁🎁🎁
目录
[💥1 概述](#💥1 概述)
[📚2 运行结果](#📚2 运行结果)
[🎉3 参考文献](#🎉3 参考文献)
[🌈4 Matlab代码及数据](#🌈4 Matlab代码及数据)
💥1 概述
基于混合混沌-高斯变异-麻雀算法优化BP神经网络回归预测研究是一种利用混合混沌算法、高斯变异算法和麻雀算法来优化BP神经网络的预测方法。在该研究中，通过将这三种算法相互结合，可以充分利用它们的优势，提高BP神经网络的训练效果和预测性能。
首先，混合混沌算法是一种基于混沌序列的全局优化算法，通过引入混沌序列来增加搜索空间的多样性，以避免陷入局部最优解。混合混沌算法可以有效地搜索全局最优解，从而提高BP神经网络的预测准确性。
其次，高斯变异算法是一种基于高斯分布的局部优化算法，通过引入高斯变异操作来增加搜索空间的局部探索能力。高斯变异算法可以在搜索过程中对权重和偏置进行微小的变异，以进一步优化BP神经网络的性能。
最后，麻雀算法是一种基于麻雀行为的启发式优化算法，通过模拟麻雀的觅食行为来搜索最优解。麻雀算法具有较强的探索能力和快速收敛性，能够有效地优化BP神经网络的权重和偏置。
在该研究中，首先使用BP神经网络建立预测模型，然后利用混合混沌算法、高斯变异算法和麻雀算法来优化BP神经网络的权重和偏置。具体实施时，可以先使用混合混沌算法进行全局搜索，然后再使用高斯变异算法进行局部搜索，最后使用麻雀算法进行最优解的调整。
通过混合混沌-高斯变异-麻雀算法的优化，可以有效地提高BP神经网络的预测性能。这种方法充分利用了混沌序列的全局搜索能力、高斯分布的局部搜索能力和麻雀行为的探索能力，从而得到更准确、稳定的预测模型。
基于混合混沌-高斯变异-麻雀算法优化BP神经网络回归预测研究是一种有效的方法，可以用于解决回归预测问题，并在实际应用中具有广泛的应用前景。通过结合这三种算法的优势，可以得到更准确、稳定的预测结果。
📚 2 运行结果
🎉3 参考文献
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1\]陈宝奇周再祥张强.基于混沌麻雀搜索算法优化BP神经网络的短期风电功率预测\[J\].工业仪表与自动化装置, 2022(6):13-17. \[2\]许亮,张紫叶,陈曦,等.基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的气动光学成像偏移预测\[J\].光电子·激光, 2021(006):032. \[3\]杨书恒.基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的光伏系统最大功率点追踪的研究\[J\]. 2023.DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2022.16.019. ### [🌈](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=Mzk0MDMzNzYwOA==&action=getalbum&album_id=2591810113208958977#wechat_redirect "🌈")****4 Matlab代码及数据****