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雷达卡
Python
实现基于
DBO-BP
蜣螂优化算法（
DBO）优化反向传播神经网络（
BP）进行时间序列预测的详细项目实例
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时间序列预测作为人工智能和数据科学领域中的重要分支，广泛应用于金融市场分析、气象预测、工业设备故障诊断、能源需求预测以及交通流量管理等诸多实际场景。时间序列数据具有时间依赖性、非线性、多变性等复杂特征，这使得传统的线性模型如ARIMA难以有效捕捉其中的深层次动态关系。随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的时间序列预测模型逐渐成为研究热点，尤其是反向传播神经网络（BP神经网络）因其良好的非线性拟合能力和灵活的结构设计，在时间序列建模中表现出极大的潜力。然而，BP神经网络存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解、对初始权重和超参数敏感等问题，限制了其预测精度和应用范围。
为克服这些缺陷，近年来元启发式优化算法被引入神经网络训练过程，以提升其性能。蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimization, DBO）是一种模拟蜣螂行为的群体智能优化算法， ...
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