分类预测 | Matlab实现SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络多特征分类预测
这段 MATLAB 代码实现了一个基于麻雀搜索算法（SSA）优化的 BP 神经网络分类模型。
一、主要功能
该代码使用麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA） 优化 BP 神经网络的初始权重和偏置，然后使用优化后的网络对数据进行分类。代码包括数据读取、预处理、网络构建、训练、预测和性能评估等完整流程。
二、逻辑关联
- 数据准备：读取 Excel 数据，打乱顺序，按类别划分训练集和测试集。
- 数据预处理：归一化输入数据，将标签转换为 one-hot 形式。
- 网络构建：构建一个单隐藏层的 BP 神经网络。
- SSA 优化：使用麻雀搜索算法优化网络的初始权重和偏置。
- 网络训练与预测：使用优化后的网络进行训练和测试。
- 性能评估：计算准确率，绘制结果对比图和混淆矩阵。