ALO 狮优化算法优化 BP 神经网络（ALO-BPNN）回归预测 MATLAB 代码（有优化前后的对比）
代码注释清楚。
main 为运行主程序，可以读取本地 EXCEL 数据。
很方便，容易上手。
（以电厂运行数据为例）
在当今的信息时代，数据预测和分析已经成为各行各业的重要任务之一。尤其是在电力行业，电厂运
行数据的预测和分析对于提高电网稳定性、降低能耗、优化运行效率至关重要。本文将介绍一种基于
ALO 狮优化算法优化 BP 神经网络（ALO-BPNN）的回归预测方法，并提供有优化前后对比的 MATLAB
代码，代码注释清晰易懂，方便上手。
首先，我们来了解一下 ALO 狮优化算法。ALO 狮优化算法是一种基于自然界狮子的行为特点而设计的
优化算法，它模拟了狮子的捕猎行为和领地防御行为，具有全局优化能力强、收敛速度快等特点。
ALO 狮优化算法与传统 BP 神经网络相结合，可以有效提高神经网络的预测精度和泛化能力。
接下来，我们将 ALO 狮优化算法应用于 BP 神经网络的回归预测任务中。首先，我们需要准备电厂运
行数据作为训练集和测试集。这些数据包括电厂的各项运行指标，如温度、湿度、负荷等。我们可以
将这些数据存储在 EXCEL 表格中，并通过 main 程序读取数据。
在主程序中，我们首先导入 ALO-BPNN 所需的相关函数和库，并读取本地 EXCEL 数据。然后，我们
将数据进行预处理，包括特征缩放、数据归一化等步骤，以提高神经网络的训练效果。接着，我们将
训练集划分为输入向量和输出向量，并进行 ALO 狮优化算法的初始化。在优化过程中，我们将 ALO
狮优化算法与 BP 神经网络相结合，通过不断迭代优化权重和阈值，来使神经网络的预测误差最小化
。最后，我们将训练好的 ALO-BPNN 模型应用到测试集上，进行预测，并计算预测精度。
通过实验对比，我们可以发现，ALO 狮优化算法优化后的 BP 神经网络在电厂运行数据的回归预测任
务中，相较于传统的 BP 神经网络，具有更高的预测精度和泛化能力。这主要得益于 ALO 狮优化算法
的全局搜索能力和收敛速度。另外，我们的 MATLAB 代码注释清晰，结构简洁，方便阅读和理解，即
使对该算法不熟悉的读者也能轻松上手。
综上所述，ALO-BPNN 是一种基于 ALO 狮优化算法优化的 BP 神经网络方法，可以在电厂运行数据的
回归预测任务中取得优秀的预测结果。通过本文提供的 MATLAB 代码，读者可以轻松进行实验验证，
并根据具体问题进行改进和应用。该方法不仅具有理论价值，也具有实际应用价值，对于电力行业的
运行数据分析和预测具有重要意义。希望本文的介绍能够给读者带来启发和帮助，促进技术的进步和
应用的推广。
注：本文所述算法及代码仅供学术研究使用，禁止用于商业用途。
