Python实现基于CPO-BP冠豪猪算法（CPO）优化BP神经网络进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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在人工智能和机器学习技术的快速发展中，神经网络作为一种强大的数据建模工具，广泛应用于各个领域，如图像识别、语音处理和回归预测等。回归问题，特别是多输入单输出的回归问题，已经成为研究和应用的重要方向。
BP神经网络（反向传播神经网络）是一种经典的神经网络模型，其优越的拟合能力和自学习能力使其在多种回归任务中得到了广泛应用。然而，
BP神经网络在训练过程中，尤其是在面对复杂、非线性的数据时，往往会面临收敛速度慢和容易陷入局部最优解的挑战。为了提高
BP神经网络的训练效果和预测精度，研究者们提出了许多优化算法，其中
CPO（Crown Porcupine Optimization
，冠豪猪优化）算法作为一种新的优化方法，展示了优异的性能。
CPO算法模仿冠豪猪的防御行为和觅食策略，通过协同搜索和自适应调整策略，使得全局优化能够更加高效地进行。
在这种背景下，将
CPO算法应 ...