Python实现基于CPO-HKELM冠豪猪优化算法（CPO）优化混合核极限学习机进行多变量回归预测的详细项目实例
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多变量回归预测是机器学习中的一项核心任务，尤其在复杂的系统建模和数据预测中，广泛应用于经济学、气象学、工程学、金融分析等领域。传统的回归算法如线性回归、支持向量机回归等，虽然能够处理一定的多变量关系，但在处理复杂非线性问题时往往表现不佳。为了应对这种挑战，近年来，基于混合核极限学习机（
HKELM
）和优化算法的多变量回归方法成为了研究的热点。混合核极限学习机（
HKELM
）通过结合不同类型的核函数，能够更好地适应非线性数据的特征。然而，在实际应用中，如何选择合适的核函数组合以及调节学习机的相关参数，仍然是一个亟待解决的问题。
为了解决这一问题，本项目提出了一种基于
CPO-HKELM
冠豪猪优化算法（
CPO）的混合核极限学习机优化算法。
CPO算法通过模拟冠豪猪的觅食行为，能够高效地寻找优化解，并且具有较强的全局搜索能力，避免了传统优化算法可能遇到的局部 ...