Python
实现基于
SSA-GRNN
麻雀搜索算法（
SSA）结合广义回归神经网络（
GRNN
）进行多变量回归预测的详细项目实例
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随着数据科学和人工智能技术的快速发展，复杂系统的多变量回归预测问题愈发普遍且重要，涉及金融分析、气象预报、医疗诊断、工业控制等多个领域。多变量回归任务本质上是从多个输入变量映射到一个或多个连续输出变量，面对的数据往往高维、非线性、噪声较大，传统线性回归模型难以有效捕捉复杂关系。为解决此类问题，基于机器学习的非线性建模方法逐渐成为研究热点。
广义回归神经网络（GRNN）凭借其基于核密度估计的非参数特性，能够在无须复杂训练的前提下完成高效的回归预测。然而，GRNN的性能对核宽度参数极为敏感，且在数据量大时计算代价显著，参数调优成为实际应用的瓶颈。为克服这一问题，群智能优化算法的引入成为提升GRNN性能的重要途径。
麻雀搜索算法（SSA）是一种模拟麻雀觅食行为的群智能优化算法，以其收敛速度快、跳出局部最优能力强而受到广泛关注。SSA可用于自动调 ...