Python
实现基于
GWO-BP-Adaboost
灰狼优化算法（
GWO）优化BP神经网络和自适应提升算法（
AdaBoost
）进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解）
伴随数据科学与智能算法的高速发展，面向多输入单输出回归预测场景的高精度、稳健性模型需求日益凸显。在诸如经济指标预测、建筑能耗估算、气象参数演算以及生命科学度量等领域，输入变量众多、影响复杂、关联动态非线性，面对这样的大数据、多变量、多维输入环境，如何从中提取有效信息，对单一指标进行精准预测，是理论与应用双重驱动下的核心课题。传统的回归方法，比如线性回归、岭回归等，面临非线性拟合能力有限和特征选择手动主导的问题，在数据分布复杂、样本数量有限或存在强噪声时，预测准确性和模型泛化能力均难以保障。
随着人工智能理论演进，神经网络凭借强大的非线性拟合能力逐步取代传统方法。然而，标准的BP神经网络在实际应用中常因参数初始化不合理、学习率选择不当、陷入局部极值及模型过拟合、欠拟合问 ...