【深度学习回归预测】CPO-DBN+交叉验证冠豪猪算法优化深度置信网络多变量回归拟合预测（评估指标全，出图多）

 随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为解决复杂问题的热门方法之一。深度置信网络(DBN)作为深度学习中应用比较广泛、实用的一种有效算法，被广泛应用于回归预测和故障诊断等领域。然而，DBN的训练过程通常需要大量的时间和计算资源，因此如何提高DBN的训练效率和性能指标成为一个重要的研究方向。

冠豪猪优化算法(Crested Porcupine Optimizer，CPO)由Mohamed Abdel-Basset等人于2024年提出，该算法模拟冠豪猪的四种不同保护机制：视觉、听觉、气味和物理攻击。第一和第二防御技术（视觉和听觉）反映了CPO的探索行为，而第三和第四防御策略（气味和物理攻击）反映了CPO的剥削行为。该算法提出了一种称为循环种群减少技术的新策略，以模拟并非所有CP激活其防御机制，而只激活那些受到威胁的CP的介词。这种策略促进了趋同率和种群多样性，CPO算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，适合于解决高维、非线性、多目标优化问题，受到了广泛的关注。

本文将冠豪猪优化算法(CPO)与深度置信网络(DBN)相结合，形成CPO-DBN 回归预测模型，采用CPO智能算法对深度置信网络DBN的超参数：隐藏层节点数目，反向迭代次数，反向学习率进行寻优，并利用交叉验证抑制过拟合问题，进行了多输入单输出回归预测，具体效果如下。

本文采用Matlab编写了CPO-DBN回归预测模型代码，代码注释详细，编写逻辑清晰易懂，可一键运行，数据集采用excel数据形式，方便替换数据集。适合新手学习和SCI建模使用。

评价指标全面包括 MAE,MAPE,MSE,RMSE,R2,RPD等性能指标，出图包括训练集和预测集预测对比图果，拟合效果图,误差直方图、相对误差图等进行可视化分析，使用起来简单方便，直接替换成自己的数据即可生成美观图形用于写作。

运行效果和数据集样式展示：