GWO-GPR灰狼算法优化高斯过程回归多变量回归预测

GWO-GPR灰狼算法优化高斯过程回归多变量回归预测

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此仓库包含一个使用Matlab语言实现的GWO-GPR灰狼算法优化高斯过程回归多变量回归预测的完整源码及数据集。以下是该资源文件的详细介绍：

功能简介

1. 算法实现：本源码利用灰狼算法（GWO）对高斯过程回归（GPR）模型进行优化，以实现多变量回归预测。
2. 输入输出：程序支持多输入单输出（MISO）模式，即可输入多个特征值，输出一个预测变量。
3. 评价标准：采用多指标评价模型性能，包括决定系数（R2）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等。
4. 参数优化：通过粒子群算法对GPR的核函数超参数sigma、标准差以及初始噪声标准差进行优化。
5. 数据便捷性：提供Excel格式的数据文件，便于用户替换和测试，确保数据可操作性。

使用说明

• 环境要求：运行环境为Matlab R2018a及以上版本。
• 数据与程序：请从下载区获取相应的数据和程序文件，按照Matlab环境的标准流程进行操作。

注意事项

• 请确保在合法和符合版权规定的前提下使用本代码。
• 代码及数据仅在学术研究和合法范围内使用，未经许可，不得用于商业用途。
• 使用过程中如有问题，请参考源码内注释或相关Matlab官方文档进行调试。

此资源旨在为研究高斯过程回归优化算法的人员提供一个可参考的实现案例。希望对您的研究有所帮助。

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