基于混沌-高斯变异-麻雀搜索算法（CGSSA）优化BP神经网络（CGSSA-BP）的回归预测（含优化前后对比）MATLAB代码 代码注释清楚 main为主程序，可以读取EXCEL数据 很方便
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基于混沌-高斯变异-麻雀搜索算法（CGSSA）优化BP神经网络（CGSSA-BP）的回归预测（含优化前后对比）MATLAB代码 代码注释清楚。 main为主程序，可以读取EXCEL数据。 很方便，容易上手。 （电厂运行数据为例）
优化算法在神经网络的应用中起着重要的作用，可以提高预测模型的准确性和泛化能力。本文将介绍
一种基于混沌-高斯变异-麻雀搜索算法（CGSSA）优化 BP 神经网络（CGSSA-BP）的回归预测方法
，并通过 MATLAB 代码给出具体实现。
首先，我们需要了解 BP 神经网络和优化算法的原理。BP 神经网络是一种常用的人工神经网络模型，
通过训练集的反向传播算法来更新网络的权值和偏置，从而实现对输入数据的预测。然而，传统的 BP
神经网络容易陷入局部最优解，导致预测效果不佳。因此，引入优化算法对 BP 神经网络进行改进是
必要的。
本文提出的 CGSSA 是一种混合算法，结合了混沌算法、高斯变异和麻雀搜索算法的优点。混沌算法通
过引入混沌序列来增加搜索的随机性和多样性，从而避免陷入局部最优解。高斯变异则通过变异操作
对个体进行扰动，增加搜索的范围和多样性。麻雀搜索算法则模拟了麻雀寻找食物的行为，通过觅食
和觅食场景选择来优化问题。
在本文的回归预测中，我们以电厂运行数据为例进行实验。首先，我们编写了主程序 main，可以读
取 EXCEL 数据，方便用户使用和上手。接下来，我们使用 CGSSA 优化 BP 神经网络，通过训练集对
网络进行训练，得到优化后的模型。
通过优化前后的对比实验，我们可以发现，使用 CGSSA 优化的 BP 神经网络在回归预测任务中取得了
更好的效果。优化后的模型具有更高的预测准确性和更好的泛化能力，能够更好地适应各种输入数据
。
MATLAB 代码中的注释清晰明了，方便读者理解和使用。使用该代码可以快速实现 CGSSA-BP 神经网
络的回归预测任务，并得到准确的结果。
综上所述，本文介绍了基于混沌-高斯变异-麻雀搜索算法优化 BP 神经网络的回归预测方法，并通过
MATLAB 代码给出了具体实现。实验结果表明，优化后的模型在电厂运行数据预测中取得了较好的效
果。该方法为神经网络的优化提供了一种新的思路和实现方式，对于其他回归预测任务也具有一定的
参考价值。希望本文能为读者提供一些有益的思考和借鉴，促进技术的发展和应用。
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