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雷达卡
MATLAB
实现基于
CPO-BP-KDE
冠豪猪优化算法（
CPO）优化反向传播神经网络（
BP）结合核密度估计进行多变量回归
预测的详细项目实例
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多变量回归问题在科学研究、工程应用、经济预测等领域扮演着重要角色。传统回归方法如线性回归受限于假设模型的线性关系，难以有效处理高维度、非线性、复杂交互的变量关系。随着机器学习的发展，反向传播神经网络（
BP神经网络）以其强大的非线性建模能力成为多变量回归分析的常用工具。然而，
BP网络在实际应用中面临着参数初始化随机性、容易陷入局部最优及训练效率低下等问题，影响了模型性能和预测精度。为此，引入智能优化算法对
BP网络参数进行优化成为提升模型性能的有效手段。
冠豪猪优化算法（
CPO）作为近年来新兴的群体智能优化算法，模拟冠豪猪社会行为，展现出较强的全局搜索能力和收敛速度。将
CPO应用于BP神经网络训练，可以有效避免传统梯度下降法的局限，实现网络权重的全局优化，提升网络的泛化能力和预测稳定性。同时，多变量回归预测不仅关注点 ...
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