基于斑点鬣狗算法的BP神经网络数据预测优化
BP神经网络是一种广泛应用于数据预测、分类、图像识别等领域的人工神经网络。但是，BP神经网络存在着训练速度慢、易陷入局部最优等问题。为了解决这些问题，我们可以采用斑点鬣狗算法对BP神经网络进行优化。
斑点鬣狗算法是一种基于自然界中斑点鬣狗行为的优化算法，具有全局搜索能力和较快的收敛速度。将斑点鬣狗算法与BP神经网络相结合，可以有效提高神经网络的性能。
下面，我们通过一个实例来演示斑点鬣狗算法优化BP神经网络的过程。我们使用Matlab编程语言实现。
首先，我们需要准备数据集，这里以波士顿房价数据集为例。数据集包含506个样本，每个样本有13个特征和1个输出值。首先我们读取数据：
load boston.mat
接着，我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占70%，测试集占30%：
train_ratio = 0.7;
[train_set, test_set] = split_data