不使用GEKKO的多元非线性回归

多元非线性回归是一种统计分析方法，用于建立多个自变量与一个或多个因变量之间的非线性关系模型。与线性回归不同，多元非线性回归可以处理非线性关系，更适用于复杂的数据分析和预测任务。

优势：

1. 模型灵活性：多元非线性回归可以拟合各种非线性关系，适用于实际问题中更复杂的数据模式。
2. 预测准确性：通过考虑非线性关系，多元非线性回归可以提供更准确的预测结果。
3. 变量选择：多元非线性回归可以帮助确定哪些自变量对因变量的影响最大，有助于变量筛选和特征工程。

应用场景：

1. 经济学：多元非线性回归可用于分析经济数据中的非线性关系，如消费者行为、市场需求等。
2. 生物学：在生物学研究中，多元非线性回归可用于建立基因表达与生物特征之间的关系模型。
3. 工程学：多元非线性回归可用于工程领域的建模和预测，如材料强度、结构稳定性等。

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