Python实现基于MPA-BP海洋捕食者算法（MPA）优化BP神经网络多变量回归预测的详细项目实例
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海洋捕食者算法（MPA）是一种基于海洋捕食行为的群体智能优化算法，它通过模拟海洋捕食者捕捉猎物的过程，能够在高维复杂空间中搜索最优解。近年来，随着机器学习和深度学习技术的飞速发展，神经网络在多变量回归预测中展现出了强大的能力。BP（Backpropagation）神经网络作为一种经典的人工神经网络算法，广泛应用于函数逼近、回归预测等任务。然而，传统BP神经网络存在着训练效率低、容易陷入局部最优解等问题。为了提高BP神经网络的优化能力和训练效率，海洋捕食者算法（MPA）被引入到神经网络的优化过程中，形成了MPA-BP优化模型。该模型能够通过海洋捕食者算法全局优化BP神经网络的权重和偏置，从而解决传统BP神经网络的局部最优问题，实现更高效的多变量回归预测。
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