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《MATLAB 实现基于CPO（冠豪猪优化算法）进行时间序列预测模型的项目详细实例》
冠豪猪优化算法（CPO，Ctownfd Potcupinf Optimiztfation）是一种新兴的自然启发式算法，它模仿了冠豪猪的觅食行为，通过全局搜索和局部搜索相结合的策略，在处理复杂优化问题时展现出很好的性能。因此，如何设置合适的算法参数，避免过拟合，同时提高模型的预测准确性，是本项目的主要研究方向。本项目不仅旨在构建一个基于CPO优化的时间序列预测模型，还将提供一个完整的实验框架，涵盖数据预处理、算法设计、模型评估、结果展示等多个模块，为时间序列预测问题提供一个创新的解决方案。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144898991
该项目挑战主要有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
特征提取的复杂性
0人
依赖建模中的长短期权衡
0人
不确定性建模
0人
模型超参数优化的复杂性
0人
模型的泛化能力与过拟合问题
0人
实时性与大规模数据处理的计算挑战
0人
实际应用场景中的数据质量问题
0人
数据的非线性和非平稳性
0人
多变量数据的复杂性
0人
其它补充
0人
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