本文主要是介绍基于灰狼优化算法优化RBF(GWO-RBF)的数据回归预测(多输入多输出)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
代码原理及流程
基于灰狼优化算法优化多输入多输出（MIMO）的RBF神经网络的数据回归预测，可以采取以下步骤：
1. 数据准备：准备包含多个输入特征和多个输出目标的数据集，确保数据已经经过预处理和归一化。
2. RBF神经网络初始化：初始化多输入多输出的RBF神经网络结构，包括确定中心点（centers）、径向基函数的宽度（标准差）和输出权重矩阵。
3. 灰狼优化算法初始化：设置灰狼优化算法的参数，包括种群大小、迭代次数、搜索范围等。
4. 灰狼优化算法优化过程：在每一代中，根据灰狼的位置和适应度值，更新RBF神经网络的参数以找到最佳解。在多输入多输出的情况下，需同时优化多个输出的参数。
5. 灰狼优化算法结束条件：根据设定的终止条件（如达到最大迭代次数或满足收敛条件），结束优化算法。
6. 模型预测：使用优化后的多输入多输出的RBF神经网络模型进行数据回归预测，计算多个输出的预测结果。
在实际编写代码时，需要结合灰狼优化算法和RBF神经网络的实现，确保能够同时处理多个输入和多个输出的情况。根据数据的维度和特性，合理设计网络结构和灰狼优化算法参数，并利用适当的优化策略来提高预测准确性。最后，使用训练好的模型对新数据进行回归预测，并评估模型的性能和泛化能力。
代码效果图
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