代碼原理及流程

基于灰狼優化算法優化多輸入多輸出（MIMO）的RBF神經網絡的數據回歸預測，可以采取以下步驟：

1. 數據準備：準備包含多個輸入特征和多個輸出目標的數據集，確保數據已經經過預處理和歸一化。

2. RBF神經網絡初始化：初始化多輸入多輸出的RBF神經網絡結構，包括確定中心點（centers）、徑向基函數的寬度（標準差）和輸出權重矩陣。

3. 灰狼優化算法初始化：設置灰狼優化算法的參數，包括種群大小、迭代次數、搜索范圍等。

4. 灰狼優化算法優化過程：在每一代中，根據灰狼的位置和適應度值，更新RBF神經網絡的參數以找到最佳解。在多輸入多輸出的情況下，需同時優化多個輸出的參數。

5. 灰狼優化算法結束條件：根據設定的終止條件（如達到最大迭代次數或滿足收斂條件），結束優化算法。

6. 模型預測：使用優化后的多輸入多輸出的RBF神經網絡模型進行數據回歸預測，計算多個輸出的預測結果。

在實際編寫代碼時，需要結合灰狼優化算法和RBF神經網絡的實現，確保能夠同時處理多個輸入和多個輸出的情況。根據數據的維度和特性，合理設計網絡結構和灰狼優化算法參數，并利用適當的優化策略來提高預測準確性。最后，使用訓練好的模型對新數據進行回歸預測，并評估模型的性能和泛化能力。

代碼效果圖

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