Python
实现基于
BO-BP
贝叶斯优化算法（
BO）优化反向传播神经网络（
BP）进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
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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）
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随着信息技术和人工智能的高速发展，数据驱动的智能预测和决策成为各行业提升效率和创新能力的关键手段。尤其是在复杂系统的多输入单输出回归任务中，准确的建模和预测不仅能够为科学研究提供支持，还能显著优化工程设计、制造
工艺及经济运行等实际应用。传统的反向传播神经网络（BP神经网络）因其结构简单、表达能力强、适用范围广，成为回归分析领域的重要工具。然而，BP网络的性能高度依赖网络结构参数和超参数的选择，诸如隐藏层节点数、学习率等，若设置不合理，容易导致训练过程收敛缓慢或陷入局部最优，影响模型的泛化能力。
贝叶斯优化（Bayesian Optimization，BO）作为一种高效的全局优化方法，能够在极少的函数评估次数内自动寻找最优超参数组 ...