Python
实现基于
SA-BP
模拟退火算法（
SA）结合反向传播神经网络（
BP）进行多变量回归预测的详细项目实例
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随着人工智能（AI）技术的快速发展，深度学习（DL）作为其中最为重要的分支之一，已经广泛应用于各类实际问题中，尤其是在回归分析和预测领域。回归分析是统计学中最常见的工具之一，用于探索变量之间的关系，并进行数值预测。在现实生活中，许多复杂系统中的数据可以通过回归模型进行有效建模和预测，例如经济预测、股票市场分析、疾病诊断等。而在这些预测任务中，如何高效准确地处理多变量数据，成为了一个关键性问题。
传统的回归方法（如线性回归、岭回归等）虽然简洁高效，但其主要依赖于特征的线性关系，这对复杂非线性数据的拟合能力较弱。而神经网络，尤其是多层感知机（MLP），能够有效地处理复杂的非线性关系，因此成为了多变量回归任务中强有力的工具。
然而，神经网络的训练过程需要通过优化算法调整模型参数，而传统的梯度下降方法容易陷入局部最优解，导致模型的性能无法达到最佳。为了解决这一 ...