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一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
本代码基于Matalb平台编译，将SSA(樽海鞘算法)与BP神经网络结合，进行多输入数据回归预测
输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，个数可自行指定）
自动归一化训练数据，提升网络泛化性
通过SSA算法优化BP神经网络的初始权重、初始偏差等参数
迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况
自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片
亮点与优势：
注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习
直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷
编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码
所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手
出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果
附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明
二、实际运行效果：
三、代码步骤介绍：
准备数据集：首先，准备用于训练BP神经网络的数据集，包括输入特征和对应的标签。
初始化BP神经网络：初始化一个标准的BP神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层，确定神经网络的参数和结构。
使用SSA算法优化BP神经网络：将SSA算法应用于BP神经网络的训练过程中，通过优化神经网络的权重和偏置来提高神经网络的性能。
定义适应度函数：结合SSA算法和BP神经网络时，需要定义一个适应度函数，用于评估神经网络的性能，例如分类准确率、均方误差等。
迭代优化：利用SSA算法不断迭代优化BP神经网络的参数，直到达到收敛条件或者训练次数。
验证和测试：在训练完成后，使用验证集和测试集评估结合了SSA算法的BP神经网络的性能，调整参数以获得更好的结果。
调参优化：根据验证集和测试集的表现，对神经网络和SSA算法的参数进行调优，以获得最佳的性能。
通过将SSA算法与BP神经网络结合，可以更好地优化神经网络的参数，提高训练效果，加快收敛速度，从而提高神经网络的性能和泛化能力
四、完整程序下载：
