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《Python实现基于PSO-GRNN粒子群优化算法（PSO）优化广义回归神经网络进行多输入单输出回归预测的详细项目实例》
本项目基于PSO-GRNN算法实现多输入单输出的高精度回归预测，主要创新点包括： 采用粒子群优化算法(PSO)自动优化GRNN的关键参数(平滑因子σ)，避免了人工调参的主观性和低效性 结合广义回归神经网络(GRNN)的非线性拟合优势，构建了高维数据回归预测模型，能够处理复杂变量关系 系统采用模块化设计，包含数据预处理、PSO优化、GRNN建模、交叉验证和结果可视化等完整流程 模型在智能制造、金融预测、医疗健康等领域展现了优秀的预测性能，测试集均方根误差(RMSE)显著降低 项目提供了GUI界面和API接口，
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/152509903
该项目主要目标有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
实现精确的多维特征提取和捕捉
0人
深度学习模型的构建与集成
0人
强化序列依赖性建模
0人
提供不确定性量化的预测
0人
构建泛化能力强的模型框架
0人
用户界面的开发
0人
实现高效的预测并支持实时决策
0人
深度学习与统计方法的结合
0人
适应复杂多变量数据
0人
实现更稳健的管理和资源优化配置
0人
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