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机器学习之心

Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多输入多输出预测在当今数据驱动的时代，精确的预测模型对于各种决策过程至关重要。BP（Backpropagation）神经网络作为一种强大的工具，已被广泛应用于多个领域，包括金融预测、气象预报、医疗诊断等。然而，标准的BP神经网络在处理复杂的多输入多输出（MIMO）预测任务时，常常面临收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。这些局限性严重影响了模型的预测精度和实用性。因此，寻找有效的优化方法以提升BP神经网络的性能，成为了研究的热点。

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回归预测 | Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测1.Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据) 2.Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测； 3.数据集为excel，输入7个特征，输出1个变量，运行主程序main.m即可，其余为函数文件，无需运行； 4.优化参数为神经网络的权值和偏置，命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标；运行环境Matlab2018b及以上. 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。