基于PSO优化GPR预测模型 matlab

PSO (粒子群优化) 是一种优化算法，可以用于优化 GPR (高斯过程回归) 模型。下面是基于 PSO 优化 GPR 预测模型的 MATLAB 代码示例：

% 加载数据
load data.mat;

% 定义 GPR 模型
gprMdl = fitrgp(X, Y, 'KernelFunction', 'matern32', 'Standardize', true);

% 定义适应度函数
fitnessFunc = @(x) -sqrt(loss(gprMdl, [x(1), x(2)], Y));

% 定义 PSO 参数
nVar = 2; % 变量数量
lb = [min(X(:,1)), min(X(:,2))]; % 下限
ub = [max(X(:,1)), max(X(:,2))]; % 上限
options = optimoptions('particleswarm', 'SwarmSize', 50, 'MaxIterations', 100);

% 运行 PSO
[x, fval] = particleswarm(fitnessFunc, nVar, lb, ub, options);

% 输出结果
disp(['最优解：[', num2str(x(1)), ', ', num2str(x(2)), ']']);
disp(['最小值：', num2str(-fval)]);

% 绘制预测结果
x1 = linspace(min(X(:,1)), max(X(:,1)), 100);
x2 = linspace(min(X(:,2)), max(X(:,2)), 100);
[X1, X2] = meshgrid(x1, x2);
XGrid = [X1(:) X2(:)];
[~, ~, YPred] = predict(gprMdl, XGrid);
figure;
surf(X1, X2, reshape(YPred, 100, 100));
hold on;
scatter3(X(:,1), X(:,2), Y, 'filled', 'r');
xlabel('X1');
ylabel('X2');
zlabel('Y');
legend('预测结果', '原始数据');

需要注意的是，这里的适应度函数是 GPR 模型在 [x1, x2] 处的平方误差的相反数。PSO 算法会尝试找到使适应度函数最小化的变量值，也就是使 GPR 模型预测误差最小化的变量值。最后，我们可以绘制出 GPR 模型的预测结果以及原始数据，以便进行比较和分析。