HHO优化Kriging的回归预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

该方法的核心价值的是 “把模糊的协同训练质量变可量化、把主观的评价变客观”，本次聚焦全流程落地工具 + 场景化适配细节，让方法从理论直接落地到实际评价工作中。

一、全维度指标体系（可直接套用，含量化标准）

一级指标	二级指标	指标类型	量化分级标准（1-5 分，5 分为优）
协同效能（30%）	跨模拟机响应同步率	定量	≤0.5s=5 分，0.5-1s=4 分，1-2s=3 分，>2s=1-2 分
	指令传达准确率	定量	100%=5 分，95%-99%=4 分，90%-94%=3 分，<90%=1-2 分
	协同任务完成时效	定量	提前完成 = 5 分，按时完成 = 4 分，延迟≤10%=3 分，延迟 > 10%=1-2 分
训练效果（25%）	技能提升幅度	定量	≥30%=5 分，20%-29%=4 分，10%-19%=3 分，<10%=1-2 分
	故障处理正确率	定量	100%=5 分，90%-99%=4 分，80%-89%=3 分，<80%=1-2 分
	操作规范达标率	定性	完全达标 = 5 分，基本达标 = 4 分，部分达标 = 3 分，未达标 = 1-2 分
设备适配（20%）	模拟机运行稳定性	定量	故障率 = 0=5 分，≤1%=4 分，1%-3%=3 分，>3%=1-2 分
	数据传输延迟	定量	≤50ms=5 分，50-100ms=4 分，100-200ms=3 分，>200ms=1-2 分
	硬件兼容性	定性	无兼容问题 = 5 分，轻微兼容问题 = 4 分，影响操作 = 3 分，严重影响 = 1-2 分
人员适配（25%）	岗位配合默契度	定性	高度默契 = 5 分，较默契 = 4 分，一般 = 3 分，不默契 = 1-2 分
应急协同处置能力	定性	快速有效 = 5 分，有效 = 4 分，基本有效 = 3 分，无效 = 1-2 分
训练参与度	定量	≥95%=5 分，90%-94%=4 分，85%-89%=3 分，<85%=1-2 分

二、数据采集与预处理实操指南

1. 数据采集工具与频率

• 定量数据：直接从模拟机系统导出（每批次训练结束自动生成日志），用 Excel 整理成 “指标 - 数值” 对照表；

• 定性数据：设计评分问卷（含指标定义 + 分级说明），专家 / 参训人员在线填写（问卷星 / 企业微信表单），每批次训练后 1 小时内完成；

• 采集频率：单批次训练对应 1 次完整数据采集，月度汇总分析趋势。

2. 数据预处理技巧

• 缺失值处理：少量缺失（<5%）用同场景训练数据的中位数填充，大量缺失则剔除该指标或重新采集；

• 异常值处理：用 3σ 原则（超出均值 ±3 倍标准差）识别异常值，替换为该指标的 95 分位数（避免极端值影响）；

• 标准化统一：定量指标用 min-max 归一化（映射到 [0,1]），定性指标直接用 1-5 分的原始得分，无需额外标准化。

三、核心计算步骤（附示例）

1. 组合权重计算示例（以 “协同效能” 下 3 个二级指标为例）

• 专家 AHP 打分后，权重为：同步率 = 0.4，准确率 = 0.3，时效 = 0.3（CR=0.08<0.1，通过一致性检验）；

• 熵权法计算后，权重为：同步率 = 0.35，准确率 = 0.35，时效 = 0.3；

• 组合权重（α=0.5）：同步率 = 0.375，准确率 = 0.325，时效 = 0.3。

2. 云关联度与综合评价示例

• 某批次训练 “同步率” 标准化后值 = 0.8（对应原始值 0.4s，5 分）；

• 优秀等级云参数：Ex=5，En=0.8，He=0.2（迭代后期 He=0.15）；

• 关联度计算：K_优秀 = exp [-((0.8×5-5)²)/(2 (0.8+0.15×1.2)²)]≈0.89（ξ 取 1.2，正态随机数）；

• 综合关联度：S_优秀 = 0.375×0.89 + 0.325×0.91 + 0.3×0.87≈0.89，为最大关联度，判定为 “优秀”。

⛳️ 运行结果

测试集-决定系数（R）：0.94408

📣 部分代码

🔗 参考文献

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