基于Matlab的狼群算法优化BP神经网络数据预测
狼群算法（Wolf Pack Algorithm）是一种基于自然界中狼群行为的优化算法，它模拟了狼群中的领导层次结构和狩猎行为。结合狼群算法和BP神经网络，可以提高数据预测的准确性和效率。本文将介绍如何使用Matlab实现基于狼群算法优化的BP神经网络数据预测模型，并提供相应的源代码。
首先，我们需要准备数据集。数据集应包括输入变量（自变量）和目标变量（因变量）。假设我们的数据集是一个包含n个样本的矩阵X，其中每行表示一个样本的输入变量，另一个矩阵Y包含相应的目标变量。
接下来，我们将使用Matlab中的Neural Network Toolbox来创建BP神经网络。以下是创建和训练BP神经网络的源代码示例：
% 创建BP神经网络
net = feedforwardnet([10 5]);
% 设置训练参数
net