麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测，麻雀优化算法改进BP神经网络客流量预测

目录
背影
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络的激活函数，
BP神经网络的传递函数
麻雀算法原理
麻雀算法主要参数
麻雀算法流程图
麻雀算法优化测试函数代码
麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测
数据
matlab编程实现
效果图
结果分析
展望
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背影

，采用麻雀算法优化BP神经网络,解决了误差逆传播存在的收敛速度慢、全局范围搜索能力弱、容易陷入局部极小值等缺陷，同时建立了基于SSA-BP算法的客流量预测神经网络模型，通过仿真实验与传统BP算法进行对比，验证该算法兼顾神经网络学习速度、误差小、全局搜索能力回归分析的要求。

BP神经网络的原理

BP神经网络的定义

人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

BP神经网络的基本结构

基本BP算