【CGSSA-BP预测】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（Matlab代码实现）

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本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码及数据

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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.

4 Matlab代码及数据