智能学习 | MATLAB实现CS-BP多变量时间序列预测（布谷鸟搜索算法优化BP神经网络）

想用智能学习解决复杂问题？这次可要睁大眼睛啦！布谷鸟搜索算法优化过的BP神经网络，简直是个多变量时间序列预测的小能手！比如，你想要预测明天的发电量，不仅要考虑天气，还得看温度、湿度、风速这些家伙们是不是在捣乱！
问题是，为啥选布谷鸟算法？因为它灵感来源于布谷鸟的繁殖策略，聪明得很！优化BP神经网络的参数，就像在茫茫人海中找到真爱，既快又准！
想试试看？先别急着码代码，先想想数据处理那关怎么过！数据预处理可是个技术活儿，弄不好预测结果会比天气预报还不准呢！
总之，这个方法在发电量预测上可是个宝藏，下次遇到类似问题，不妨试试这种“鸟找BP”的组合！飞起来，数据，飞起来！

智能学习 | MATLAB实现CS-BP多变量时间序列预测（布谷鸟搜索算法优化BP神经网络）

预测效果

基本介绍

MATLAB实现CS-BP多变量时间序列预测（布谷鸟搜索算法优化BP神经网络）。
MATLAB实现CS-BP多变量时间序列预测（布谷鸟搜索算法优化BP神经网络），发电量预测，考虑天气因素（完整程序和数据）
1.输入多个时间信息，考虑多变量；
2.输出预测日7个时刻的发电量。

• BP( Back Propa