MATLAB实现多输入单输出回归预测与优化算法

资源摘要信息:"本资源提供了一个基于INFO-GPR向量加权算法优化高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）的多输入单输出（Multiple Input Single Output，MISO）回归预测的MATLAB实现。这个实现不仅提供了核心算法的源码，还包括了相应的数据文件和辅助函数，用户可以方便地在MATLAB 2023或更高版本的环境中运行这些程序。 在了解如何使用这些资源之前，首先需要掌握高斯过程回归的基本概念和原理。高斯过程回归是一种基于贝叶斯统计的非参数回归方法，它使用高斯过程（一个无限维的正态分布）来定义预测分布。通过这种方式，GPR能够在给定的输入数据下对输出变量的概率分布进行建模，而不是简单地预测一个确定的输出值。 核心算法部分，即INFO-GPR向量加权算法，是对标准的高斯过程回归的一种优化。INFO-GPR算法通过引入信息准则（Information Criteria）来指导参数的选择，从而提高模型的泛化能力。在本资源中，优化的参数主要包括核函数的超参数sigma，标准差和初始噪声标准差。 资源中的多指标评价是对模型性能的定量分析，这些指标包括：决定系数（R2）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）。决定系数用于衡量模型预测值与实际值拟合程度的统计指标，其值越接近1，表示模型拟合得越好；MAE、MSE和RMSE则是评估预测误差的大小，其中MSE和RMSE越小表示预测越准确。 提供的文件中，INFO.m是实现INFO-GPR算法的主函数，main.m是主程序入口，它调用其他函数来执行回归预测任务；calc_error.m用于计算模型的性能指标；fobj.m是一个目标函数，用于优化算法中的参数；initialization.m则负责初始化GPR模型的相关参数。 数据文件data.xlsx包含了用于训练和测试模型的样本数据，这些数据被组织成Excel表格的格式，用户可以根据需要导入MATLAB中，并替换为自己的数据集进行实验。由于代码注释清晰，用户可以比较容易地理解每一步操作的含义，并根据自己的需求修改源码。 总之，这个资源为那些需要在MATLAB环境下进行高斯过程回归分析的用户提供了一个高效的工具。无论是研究者还是工程师，都可以利用这些工具快速实现和评估自己的回归预测模型。"