改进天鹰优化算法(IAO)见：【智能优化算法】改进的AO算法(IAO)-CSDN博客

代码原理

基于改进天鹰优化算法（IAO）优化RBF神经网络数据回归预测（IAO-RBF）的多输入多输出（MIMO）数据回归预测，其适应度函数的选择和基本原理如下：

1. **最小化多输出的均方误差（MIMO-MSE）**：在多输入多输出的数据回归预测中，选择这种适应度函数可以使得RBF神经网络在训练过程中预测值与实际值的多输出均方误差最小化。MIMO-MSE是衡量多输出回归模型预测结果与真实值之间差异的指标。

2. **优化预测精度**：适应度函数的目标是通过IAO算法优化RBF神经网络的参数，以提高多输入多输出数据回归预测的精度和模型的稳定性。

基本原理和步骤与之前讨论的方法类似：

1. **初始化**：初始化RBF神经网络的中心点、半径、权重参数和偏置项，以及IAO算法的优化参数。

2. **数据预处理**：对输入数据进行预处理和归一化，确保数据的稳定性和准确性。

3. **RBF神经网络训练**：使用当前的RBF神经网络参数对数据进行训练，得到一个初步的多输入多输出回归预测模型。

4. **计算适应度**：根据选择的适应度函数（如多输出均方误差），计算预测结果与实际值之间的误差。

5. **优化**：利用IAO算法优化RBF神经网络的参数（如中心点、半径、权重和偏置），以最小化适应度函数的值（即最小化多输出均方误差）。

6. **更新参数**：根据优化结果更新RBF神经网络的参数。

7. **收敛判断**：判断算法是否收敛，若未收敛则返回步骤3或4，直到满足停止条件为止。

8. **预测**：使用优化后的RBF神经网络模型进行多输入多输出数据回归预测。

通过以上步骤，IAO算法能够有效地优化RBF神经网络在多输入多输出数据回归预测任务中的参数，提高预测精度并增强模型的泛化能力和稳定性。

代码效果图

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