Python
实现基于
CPO-GRU
冠豪猪优化算法（
CPO）优化门控循环单元进行多变量回归预测的详细项目实例
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随着机器学习技术的快速发展，深度学习逐渐成为许多复杂任务解决方案的核心，尤其在时间序列预测、多变量回归预测等领域取得了显著的进展。然而，传统的回归模型在面对复杂的非线性关系时，往往难以获得高效和准确的预测结果。为了解决这一问题，近年来，基于门控循环单元（
GRU）的深度学习方法在时间序列预测领域逐步得到广泛应用。
GRU凭借其优秀的特性，特别是对长时间依赖关系的处理能力，成为解决多变量回归预测问题的一个重要选择。
然而，深度学习模型的性能不仅仅取决于模型本身，还与其优化算法密切相关。为了提升模型的准确性和训练效率，基于进化算法的优化方法应运而生。进化算法，特别是冠豪猪优化算法（
CPO），作为一种高效的全局优化算法，已被证明在许多优化问题中具有显著的优势。
CPO算法通过模仿冠豪猪在自然界中的觅食行为，能够在复杂的搜索空间中找到全局最优解。将
CPO算法应用 ...