【24新算法】CPO-BP冠豪猪算法CPO优化BP神经网络分类预测，CPO-BP分类预测，多特征输入模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为_冠豪猪优化算法

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 划分训练集和测试集%
P_train = res(1: 250, 1: 12)';
T_train = res(1: 250, 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(251: end, 1: 12)';
T_test = res(251: end, 13)';
N = size(P_test, 2);
%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );
%% 节点个数
inputnum  = size(p_train, 1); % 输入层节点数
hiddennum = 15;                % 隐藏层节点数
outputnum = size(t_train, 1); % 输出层节点数

%% 构建网络
net = newff(p_train, t_train, hiddennum);

%% 设置训练参数
net.trainParam.epochs     = 100;      % 训练次数
net.trainParam.goal       = 1e-4;     % 目标误差
net.trainParam.lr         = 0.01;     % 学习率
net.trainParam.showWindow = 0;        % 关闭窗口

%%  麻雀参数设置
fun = @getObjValue;                                 % 目标函数
dim = inputnum * hiddennum + hiddennum * outputnum + ...
    hiddennum + outputnum;                          % 优化参数个数

智能算法及其模型预测