MATLAB源码实现基于SMA-GPR算法的多输入单输出回归预测

资源摘要信息:"本资源包含了一套MATLAB源码和相关数据集，专门用于实现基于SMA-GPR（Stochastic Mutated Ant Colony Optimization for Gaussian Process Regression）黏菌算法优化的高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）模型，在多输入单输出（Multiple Input Single Output，MISO）回归预测领域进行应用。以下为对标题和描述中所述知识点的详细说明。 知识点一：高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR） 高斯过程回归是一种非参数化的概率回归模型，它可以用来预测连续值输出。GPR利用了贝叶斯框架，通过已有的数据点来建立概率分布模型，进而对新的数据点进行预测。它的一个核心优势在于提供预测结果的同时，还能够给出预测的不确定性估计。 知识点二：多输入单输出（Multiple Input Single Output，MISO） 多输入单输出是一种常见的机器学习问题结构，其中模型的输入由多个特征组成，但输出只有一个连续值。这种结构在许多实际问题中非常常见，例如在金融时间序列预测、环境科学、系统工程等领域。 知识点三：SMA-GPR黏菌算法 SMA（Stochastic Mutated Ant Colony Optimization，随机变异蚂蚁群算法）是一种启发式优化算法，受到自然界蚂蚁觅食行为的启发。在优化高斯过程回归的上下文中，SMA被用来对GPR的核函数超参数进行优化，以提高模型的预测性能。这些超参数包括sigma（标准差）、初始噪声标准差等。通过调整这些参数，可以使GPR模型更好地适应数据，从而提高预测精度。 知识点四：性能评价指标 为了评估预测模型的性能，资源中提供了多种评价指标，具体包括： - R2（决定系数）：反映了模型对数据变异性的解释能力，值越高表明模型越好。 - MAE（平均绝对误差）：表示模型预测值与实际值之间差异的绝对值的平均，越小越好。 - MSE（均方误差）：为模型预测误差的平方的平均值，数值越小表示模型越准确。 - RMSE（均方根误差）：是MSE的平方根，同样越小表明模型预测误差越小。 知识点五：MATLAB环境要求 本资源要求的MATLAB运行环境至少为2023版本，这可能意味着资源中使用了某些特定版本的函数或工具箱。保证环境满足这一要求是运行代码之前的一个重要步骤。 知识点六：文件清单说明 资源包中包含以下文件： - calc_error.m：用于计算模型预测误差的函数。 - fobj.m：定义了SMA-GPR算法中目标函数的实现，即优化算法需要最小化的损失函数。 - initialization.m：包含了初始化算法参数的函数，用于设置SMA-GPR算法的起始状态。 - main.m：主函数，用于启动整个预测模型的训练与评估流程。 - data.xlsx：包含模型训练和测试所需数据的Excel文件。 以上知识点详细解释了标题和描述中提及的内容，旨在为读者提供一个关于该资源完整性的全面理解。通过该资源，用户可以在MATLAB环境中实现一个基于SMA-GPR优化的高斯过程回归模型，并用于自己的MISO回归预测任务。"