Python
实现基于
GWO-ESN
基于灰狼优化算法（
GWO）优化回声状态网络（
ESN）进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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当前数据时代的高速发展背景下，数据分析与预测技术在人类社会各行各业的运用已变得无处不在。伴随着经济全球化、技术信息化的不断推进，海量多维度数据的产生速度日益加快，数据特征的复杂性与非线性增长趋势明显加剧，这对传统的回归建模方法提出了更高的挑战。在众多应用场景下，例如金融市场价格预测、环境质量评估、智能制造过程控制、临床医学数据分析、新能源发电量的预测以及交通流量调控等，常常面临“多输入单输出”(MISO)的建模任务。此类问题的数据特征不仅包括高维、多源，还涉及变量间存在复杂的耦合与非线性关系，噪声、离群点因素亦不可忽视。传统的建模工具如多元线性回归、支持向量机、决策树等方法在面对高度复杂的动态系统时，虽然具备一定建模能力，但常常在特征提取、非线性建模和泛化能力等层面显得力有未逮，表现为预测精度欠佳、模型稳定性 ...