《Jaya优化算法在前馈神经网络FNN数据回归预测中的应用附Matlab代码》
前馈神经网络（FNN）是一种常见的人工神经网络，被广泛应用于数据建模、分类和预测等领域。然而，在实际应用中，FNN的性能往往受到训练过程中的局部极小值和参数选择的影响。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于Jaya优化算法的FNN模型，将其应用于数据回归预测中。Jaya优化算法是一种新型的自适应随机搜索算法，能够有效地避免陷入局部极小值，并快速寻找全局最优解。
接下来，我们将介绍如何使用Matlab实现该算法，代码如下：
% FNN模型参数设置
inputSize = 4; % 输入层神经元个数
hiddenSize = 5; % 隐藏层神经元个数
outputSize = 1; % 输出层神经元个数
maxEpochs 本文发布于:2024-01-30 19:39:17，感谢您对本站的认可！
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