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）_混沌扰动和高斯变异改进麻雀搜索

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）

在当今数据时代，数据分析和预测已经成为了重要的技术领域。BP神经网络是一种常用的预测方法，但是在使用过程中，需要对其进行优化以提高预测精度。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。

首先，我们需要了解什么是CGSSA算法。CGSSA算法是一种优化算法，它结合了混沌搜索、高斯变异和麻雀搜索三种算法的优点。混沌搜索可以有效地避免陷入局部最优解；高斯变异可以增加搜索的多样性；麻雀搜索则能够增加搜索的速度和效率。通过这三种算法的结合，CGSSA算法能够有效地找到全局最优解，具有很高的优化精度和鲁棒性。

在CGSSA算法的基础上，我们针对BP神经网络进行了优化。具体而言，在训练BP神经网络时，我们采用CGSSA算法对其权值和阈值进行优化。通过不断地迭代和更新权值和阈值，我们可以使BP神经网络的预测精度得到提高。同时，我们还编写了MATLAB代码来实现这一过程，并在代码中添加了详细的注释，使其更易于使用和理解。

我们以电厂运行数据为例，使用CGSSA-BP方法对其进行回归预测。在进行优化前，我们使用普通的BP神经网络进行预测，结果显示其预测精度较低。但是，在经过CGSSA优化后，BP神经网络的预测精度得到了显著提高，并且预测结果与实际结果的误差也得到了有效的控制。

综上所述，CGSSA-BP方法是一种有效的回归预测方法，能够显著提高BP神经网络的预测精度和鲁棒性。同时，我们还提供了MATLAB代码和清晰的注释，使其易于使用和理解。

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