Python
实现基于
POA-BP
鹈鹕优化算法（
POA）优化反向传播神经网络（
BP）进行多特征分类预测的详细项目实例
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近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于神经网络的多特征分类预测成为数据分析和智能决策的重要方向。多特征分类预测涉及从大量复杂且多维的数据中提取有效信息，对模型的泛化能力、收敛速度和预测精度提出了极高的要求。传统的反向传播神经网络（BP神经网络）因其结构简单、易实现，在多特征分类任务中被广泛应用，但其训练过程中存在陷入局部最优、收敛速度慢以及对初始权重敏感等缺陷，限制了其性能的提升。
为了解决BP神经网络训练的不足，近年来群智能优化算法（如遗传算法、粒子群优化、蚁群算法等）被引入神经网络权重优化中，极大提升了模型的性能和稳定性。鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm, POA）作为一种新兴的群智能优化算法，模仿鹈鹕捕食行为，具备优秀的全局搜索能力和收敛速度，已被证实在多个优化问题中表现出优越性。
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