Python
实现基于
CPO-BP-KDE
冠豪猪优化算法（
CPO）优化反向传播神经网络（
BP）结合核密度估计进行多变量回归预测的详细项目实例
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随着信息技术和计算能力的飞速发展，数据驱动的智能预测方法在各行各业中得到了广泛应用。尤其是在多变量回归预测任务中，数据的复杂性和非线性特征使传统回归方法难以满足精确预测的需求。反向传播神经网络（BP神经网络）作为一种强大的非线性函数拟合工具，因其结构简单且能有效逼近任意复杂函数，成为处理多变量回归问题的重要方法。然而，BP神经网络在训练过程中存在易陷入局部最优、收敛速度慢和参数初始化敏感等问题，限制了其性能的提升。
为了克服这些不足，研究者们引入了多种优化算法来提升BP神经网络的训练效率和预测准确性。冠豪猪优化算法（CPO）作为一种新兴的群智能优化算法，结合了猪群行为的自然启发，展现出较强的全局搜索能力和快速收敛特性，能够有效避免传统梯度下降法易陷入局部最优的缺陷。此外，核密度估计（KDE）技术作为一种非参数概率密度估计方法 ...