SSA-GPR麻雀算法优化高斯过程回归预测及源码详解

资源摘要信息:"Matlab实现SSA-GPR麻雀算法优化高斯过程回归多变量回归预测（完整源码和数据) " 【标题】:"Matlab实现SSA-GPR麻雀算法优化高斯过程回归多变量回归预测（完整源码和数据) " 【描述】:"Matlab实现SSA-GPR麻雀算法优化高斯过程回归多变量回归预测（完整源码和数据) 1.Matlab实现SSA-GPR麻雀算法优化高斯过程回归多变量回归预测（完整源码和数据) （完整源码和数据) 2.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测； 3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高； 4.算法优化参数为：优化核函数超参数 sigma，标准差，初始噪声标准差； 5.excel数据，方便替换，运行环境2018及以上。 6.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 7.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 8.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+" 【标签】:"matlab 算法 回归 SSA-GPR" 【压缩包子文件的文件名称列表】: SSA-GPR回归.zip 知识点： 1. Matlab编程：Matlab是MathWorks公司推出的一款高性能数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理、图像处理等领域。Matlab编程语言是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级编程语言和交互式环境。 2. 高斯过程回归（GPR）：高斯过程是一种随机过程，其任意有限数量的任意点的联合分布都是高斯分布。高斯过程回归是一种基于概率的非参数回归方法，可以预测连续值输出。在机器学习和统计学中，高斯过程回归经常被用于解决回归问题。 3. SSA-GPR算法：SSA-GPR算法是一种利用麻雀算法对高斯过程回归的核函数超参数进行优化的算法。麻雀算法是一种模拟麻雀群体行为的智能优化算法，具有全局搜索能力强，算法简单易懂等优点。 4. 麻雀算法：麻雀算法是一种新型的群体智能优化算法，其灵感来源于麻雀群体的觅食行为。麻雀算法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度，广泛应用于各类优化问题。 5. 多变量回归预测：多变量回归预测是指输入多个特征，预测一个目标变量的过程。在统计学、机器学习和数据分析中，多变量回归预测是一个重要的研究领域。 6. 多指标评价：在模型评估中，通常会使用多个评价指标来进行全面评价。常用的评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE等。 7. 参数化编程：参数化编程是一种编程方式，其将程序中的某些部分或全部参数化，以便于修改和扩展。参数化编程可以使代码更加灵活，方便进行实验和测试。 8. Matlab代码特点：Matlab代码具有参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细等特点。这些特点使得Matlab代码易于理解和使用，适合于教学和研究。 9. 适用对象：Matlab源码和数据集适用于计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。