RIME-GPR霜冰算法在MATLAB中实现MISO回归预测

资源摘要信息:"该文件是一个关于高斯过程回归（GPR）在多输入单输出（MISO）场景下的应用案例，使用了RIME-GPR霜冰算法进行优化。GPR是一种强大的非参数贝叶斯方法，用于函数的回归和预测。在该文件中，GPR被应用于处理具有多个输入特征，并预测单一输出变量的问题。 1. RIME-GPR霜冰算法是高斯过程回归的一个优化算法，通过RIME（Relational Inference from Marginal Evidence）框架集成多证据推断和优化过程，该算法可能采用了类似'霜冰'的概念来优化超参数，以此提高模型的预测性能。 2. 算法优化的目标是调整GPR模型中的关键超参数，这里主要指的是核函数的参数sigma（标准差），以及与噪声相关的标准差和初始噪声标准差参数。调整这些参数能够改善模型对数据的拟合程度和预测能力。 3. 多指标评价系统包括R2（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）。这些指标从不同角度评价回归模型的性能，其中R2值越接近1表明模型越能解释数据的变化，而MAE、MSE和RMSE值越小则表明模型的预测误差越小。 4. 文件中提供了数据处理和模型训练的源代码，包括但不限于主函数main.m、RIME算法的核心实现RIME.m、误差计算函数calc_error.m、目标函数fobj.m、初始化函数initialization.m以及数据文件data.xlsx。其中，data.xlsx文件用于存储训练和测试所需的数据，其格式为excel，方便用户根据需要自行替换数据进行实验。 5. 该资源包含了完整的MATLAB源码和数据，确保用户可以下载后直接运行原始程序。源码中的注释清晰详细，便于用户理解代码逻辑和进行相应的替换或调整。此外，为了保证代码的可移植性和可靠性，用户需要在MATLAB 2023版本或更高版本上运行该程序。 综上所述，该资源为机器学习和数据科学领域的研究者或工程师提供了一个经过优化的、可以直接运行的高斯过程回归模型，适合进行多输入单输出回归预测的实验和分析。"