分类预测 | Matlab实现GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络多特征分类预测

该代码实现了一个基于灰狼优化算法（GWO）优化BP神经网络的分类模型。以下是对其功能、逻辑、算法步骤、技术路线、公式原理、参数设定和运行环境的详细分析：

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一、主要功能

使用灰狼优化算法（GWO） 优化BP神经网络的初始权重和偏置，提升分类模型的准确率。代码完成了数据读取、预处理、网络构建、优化训练、预测评估及可视化展示的全流程。

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二、逻辑关联

1. 数据准备：读取Excel数据，分析类别数、样本数，划分训练集和测试集。
2. 数据预处理：打乱数据、归一化、标签向量化（ind2vec）。
3. 网络构建：构建一个单隐