Matlab
实现CPO-BP
冠豪猪算法（
CPO）优化BP神经网络时间序列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）
随着人工智能和机器学习的不断发展，时间序列预测已经成为了各个行业中不可或缺的技术之一。时间序列预测旨在通过分析历史数据，推测未来趋势，广泛应用于金融、经济、能源、医疗等领域。然而，时间序列数据通常具有高噪声、非线性、动态变化等特点，这使得传统的预测方法难以有效地进行准确预测。因此，深度学习模型，特别是神经网络被广泛应用于此类问题的求解中。
在神经网络的众多架构中，BP神经网络（反向传播神经网络）因其结构简单且易于实现，成为了时间序列预测中的常用模型。然而，BP神经网络的学习过程容易陷入局部最优解，导致模型的预测效果并不理想。为了解决这一问题，近年来，进化算法与神经网络的结合逐渐成为一种有效的优化方法，其中冠豪猪算法（CPO）作为一种新型的进化算法，其独特的全局搜索能力使其成为优化BP神经网络的一个优秀选择。
冠豪猪优化算法（CPO）以其强大的局部搜索能力和全局搜索能力，在全局 ...