Python
实现基于
BO-GRNN
贝叶斯优化算法（
BO）结合广义回归神经网络（
GRNN
）进行多输入单输出预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
多输入单输出（MISO）预测问题在工业生产、金融分析、环境监测和智能制造等诸多领域中具有重要意义。随着数据规模与复杂度的不断提升，传统的预测模型在处理非线性关系、噪声干扰及高维输入时往往力不从心。广义回归神经网络（GRNN）作为一种非参数的径向基函数网络，能够快速拟合复杂的非线性映射关系，具有无需迭代训练、适应性强的优势，因而成为多输入单输出问题中有效的回归工具。然而，GRNN的性能在很大程度上依赖于核函数参数（如核宽）的选取，参数设置不当容易导致欠拟合或过拟合，影响预测准确性和泛化能力。
为自动、高效地找到最优核宽参数及其他可能影响模型性能的超参数，贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）作为一种基于概率模型的全局优化方法，以其样本效率高、能够处理黑盒函数和带有噪声的目标函数的能力，成为GRNN超参数调优的理想选 ...