MATLAB实现多输入单输出回归预测与DBO-GPR算法优化

该模型能够处理多输入单输出（MISO）的回归预测问题，并且包含了一系列优化算法来改进核函数超参数，以达到更佳的预测性能。具体来说，该资源着重于优化高斯过程回归的核函数超参数sigma、标准差以及初始噪声标准差。预测性能的评估通过多种指标进行，包括R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）和RMSE（均方根误差）。源码中提供了详尽的注释，易于理解和修改，适合替换数据和参数进行进一步的研究或应用。 以下是对本资源中涉及的关键知识点的详细解释： 1. 高斯过程回归（GPR）：高斯过程是一种用于回归分析的非参数贝叶斯方法。GPR模型能够对数据进行概率性预测，即输出不仅是一个预测值，还有一个该预测值的不确定性度量。GPR广泛应用于机器学习和统计建模领域。 2. 多输入单输出（MISO）：这是一种特殊类型的回归分析，其中包含多个输入变量（特征）和单一输出变量。MISO模型适用于那些因变量仅由几个相互作用的自变量决定的情况。 3. 核函数超参数优化：在高斯过程回归中，核函数定义了数据点之间的相似度，并控制了预测的平滑度。核函数超参数的选择对模型性能有显著影响，因此需要通过优化算法来找到最佳的超参数值。 4. DBO-GPR算法：Dung Beetle Optimizer（DBO）是一种模仿粪金龟行为的元启发式优化算法。DBO算法借鉴了粪金龟通过模拟粪球搬运行为来寻找食物的策略，能够用于连续或离散空间中的优化问题。在本资源中，DBO算法用于优化高斯过程回归的核函数超参数。 5. 多指标评价：为了全面评估模型的预测性能，引入了多种评价指标。R²是一个衡量模型拟合优度的指标；MAE、MSE和RMSE则是衡量模型预测误差大小的常用指标。通过这些指标可以对不同模型或不同参数设置下的模型性能进行对比分析。 6. MATLAB编程：MATLAB是一种广泛使用的数值计算和编程环境，特别适合进行算法开发、数据分析和可视化。本资源中提供的MATLAB源码包括主要函数main.m、DBO优化算法实现DBO.m、误差计算函数calc_error.m、目标函数fobj.m以及初始化函数initialization.m。 7. Excel数据支持：为了方便用户替换和测试不同的数据集，提供了可直接在Excel中编辑的数据文件data.xlsx，使用户能够根据自己的需求输入新的数据集进行模型训练和预测。 8. 运行环境要求：本资源要求MATLAB的运行环境为2023年及以后的版本，这可能涉及到软件兼容性和性能优化的考虑。 综上所述，本资源为研究者或工程师提供了一个高效、可自定义的多输入单输出回归预测工具，特别是针对需要高斯过程回归核函数超参数优化的应用场景。通过MATLAB的高斯过程回归模型和DBO算法的结合，可以有效提升模型的预测准确性和鲁棒性。"