96SEO 2026-02-23 13:27 10
algorithm#xff0c;FA#xff09;由剑桥大学Yang于2009年提出

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作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。
本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化BP神经网络回归模型。
从上图可以看到总共有11个变量数据中无缺失值共2000条数据。
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
从上图中可以看到数值越大相关性越强正值是正相关、负值是负相关。
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分关键代码如下
主要使用FA萤火虫优化算法优化BP神经网络回归算法用于目标回归。
评估指标主要包括可解释方差值、平均绝对误差、均方误差、R方值等等。
综上所述本文采用了FA萤火虫优化算法寻找BP神经网络回归算法的最优参数值来构建回归模型最终证明了我们提出的模型效果良好。
此模型可用于日常产品的预测。
项目说明链接https://pan.baidu.com/s/16owZ0LNw0crU_Uu-vHVeLQ
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