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灰狼优化算法（GWO）是一种基于自然界灰狼社会行为的启发式优化算法，它模拟了灰狼群体的社会行为和层级结构，用于解决优化问题。而BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，用于进行分类和预测任务。
在多维分类预测问题中，通常需要对大量的输入数据进行分类，并进行预测。然而，传统的BP神经网络在处理大规模数据时存在训练速度慢、易陷入局部最优解等问题。因此，结合GWO算法对BP神经网络进行优化，可以提高其在多维分类预测问题中的性能。
研究中，首先可以利用GWO算法对BP神经网络的初始权重和偏置进行优化，以加快网络的收敛速度和提高训练效果。其次，可以利用GWO算法对BP神经网络的学习率和动量参数进行调整，以提高网络的泛化能力和预测准确性。最后，可以结合交叉验证等方法对优化后的BP神经网络进行评估和比较，以验证其在多维分类预测问题中的性能优势。
通过以上研究，可以得出结论：基于GWO-BP灰狼算法优化的BP神经网络在多维分类预测问题中具有更好的性能表现，能够更快、更准确地进行分类和预测。
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[1]王涛,任少君,司风琪,et al.基于GWO-BP神经网络算法的WFGD系统在线优化[J].发电设备, 2021, 35(2):9.DOI:10.19806/j.cnki.fdsb.2021.02.009.
[2]付家棋胡国杰.基于改进灰狼算法优化BP神经网络的住宅工程造价预测研究[J].科技创新与应用, 2022, 12(30):12-16.
