MATLAB
实现基于
CPO-BP-MOPSO
冠豪猪优化算法（
CPO）结合反向传播神经网络（
BP）和多目标粒子群优化算法（
MOPSO
）进行多变量时序预测的详细项目实例
项目背景介绍
多变量时序预测在工业制造、气象预测、金融市场分析、能源管理等领域扮演着至关重要的角色。随着信息技术和传感器技术的飞速发展，现代系统产生了大量的多维度时序数据，这些数据不仅时间跨度长，而且变量间存在复杂的非线性和动态耦合关系，传统的线性或单一模型往往难以有效捕捉这种复杂性。为了提升预测的准确性和鲁棒性，研究者们逐渐引入了基于机器学习和优化算法的混合模型。特别是结合神经网络强大的非线性拟合能力与智能优化算法的全局搜索能力，成为当前时序预测领域的热点方向。
反向传播神经网络（BP神经网络）因其结构简单、训练相对高效，被广泛应用于时序预测中，但其训练过程容易陷入局部最优，且对参数初始化和超参数设置较为敏感。多目标粒子群优化算法（MOPSO）作为一种基于群智能的优化技术，能够在多目标优化问题中寻找Pareto最优解集，适合解决复杂模型中多个性能指标之间的权衡问题。冠豪猪优化算法（CPO）是一种新兴的群体智 ...