基于MATLAB的天牛须算法优化BP神经网络数据预测

基于MATLAB的天牛须算法优化BP神经网络数据预测

近年来，随着人工智能技术的不断进步，BP神经网络在数据预测领域中得到了广泛的应用。然而，BP神经网络存在着学习速度慢、易陷入局部最优等问题。为了克服这些问题，研究者们提出了许多优化算法，其中一种叫做天牛须算法（Elephant Herding Optimization，EHO）。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于天牛须算法优化的BP神经网络进行数据预测。

首先，我们需要准备数据集。在这里，我们选取一个经典的数据集作为例子，即波士顿房价数据集。该数据集包含了关于波士顿地区的房屋各种特征（如犯罪率、房间数量等）以及相应的房价。我们的目标是通过构建BP神经网络，根据这些特征预测房价。

接下来，我们使用MATLAB编写代码来实现基于天牛须算法优化的BP神经网络。首先，我们需要导入数据集，并将其划分为训练集和测试集。代码如下所示：

% 导入数据集
load boston_house_prices_dataset.mat

% 数据预处理
[m, n] = size(