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1 基本定义
PSO_BP神经网络回归预测算法是一种结合了粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）和反向传播算法（Back Propagation, BP）的神经网络回归预测算法。该算法主要用于解决回归问题，即通过训练神经网络模型来预测连续型输出变量。
PSO_BP算法的基本思想是通过粒子群优化算法来优化神经网络的权重和偏置，以提高神经网络的拟合能力和泛化能力。粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食的行为来寻找最优解。而反向传播算法是一种常用的神经网络训练算法，通过不断调整神经网络的权重和偏置来最小化损失函数。
具体来说，PSO_BP神经网络回归预测算法的步骤如下：
初始化粒子群的位置和速度，每个粒子对应一个神经网络模型的权重和偏置。
根据适应度函数计算每个粒子的适应度值，即神经网络模型在训练集上的误差。
更新粒子的速度和位置，根据粒子群优化算法的公式来更新粒子的位置和速度。
根据更新后的位置和速度来更新神经网络模型的权重和偏置。
使用反向传播算法来训练神经网络模型，通过不断调整权重和偏置来最小化损失函数。
重复步骤2至步骤5，直至达到停止条件或者达到最大迭代次数。
通过结合粒子群优化算法和反向传播算法，PSO_BP 神经网络回归预测算法能够有效地提高神经网络模型的拟合能力和泛化能力，从而在回归预测问题中取得更好的性能表现。
另外，PSO_BP神经网络回归预测算法还具有以下特点和优势：
全局搜索能力：粒子群优化算法具有较强的全局搜索能力，能够帮助神经网络模型跳出局部最优解，更好地搜索到全局最优解。
收敛速度快：粒子群优化算法和反向传播算法结合使用，能够有效地加快神经网络模型的收敛速度，减少训练时间。
鲁棒性强：PSO_BP算法能够有效地处理高维度、非线性和复杂的回归预测问题，具有较强的鲁棒性。
参数调节简单：PSO_BP算法只需要设置少量的参数，如粒子数量、最大迭代次数等，相对于其他优化算法而言更容易调节参数。
可解释性强：PSO_BP算法结合了粒子群优化算法和反向传播算法的特点，能够较好地保持神经网络模型的可解释性，有利于分析模型的预测结果。
总之，PSO_BP 神经网络回归预测算法是一种有效的神经网络优化算法，能够在回归预测问题中取得较好的性能表现，具有较强的全局搜索能力、收敛速度快、鲁棒性强等优点，适用于各种回归预测问题的求解。
2 出图效果
附出图效果如下：
附视频教程操作：
【MATLAB】PSO
3 代码获取
见附件
