要实现不使用GEKKO进行多元非线性回归，可以使用其他Python库，如NumPy和Scipy。下面是一个使用Scipy库进行多元非线性回归的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

# 自定义非线性函数
def my_func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-b * x) + c

# 生成样本数据
x_data = np.linspace(0, 4, 50)
y_data = my_func(x_data, 2.5, 1.3, 0.5)

# 添加噪声
np.random.seed(0)
y_noise = 0.2 * np.random.normal(size=x_data.size)
y_data = y_data + y_noise

# 拟合函数
popt, pcov = curve_fit(my_func, x_data, y_data)

# 提取拟合的参数
a_fit, b_fit, c_fit = popt

# 打印拟合的参数
print(f"a = {a_fit}, b = {b_fit}, c = {c_fit}")

在这个示例中，我们首先定义了一个自定义的非线性函数my_func，然后生成了样本数据。接下来，使用curve_fit函数来拟合数据，并返回拟合的参数。最后，我们可以打印出拟合的参数。

请注意，这个示例只是一个简单的多元非线性回归示例，具体的问题和数据可能需要调整相应的函数和参数。