灰狼算法优化高斯过程回归模型在水电预测中的应用

资源摘要信息:"本文介绍了基于Matlab平台，利用灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）优化高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）模型进行水电预测的方法。该方法被封装在一个压缩包文件中，并附有源码，适合初学者进行操作和实验。在Matlab 2019b环境下，用户可按照简单的步骤进行代码的部署和运行，并根据操作指南替换数据以获得预测结果。 代码包含主函数"Main.m"以及多个调用函数，运行后会生成水电预测的运行结果效果图。源码完全可运行，且已通过测试，确保用户能直接使用数据进行预测。 除了水电预测，文档还提供了灰狼算法与其他优化算法（如遗传算法GA、蚁群算法ACO、粒子群算法PSO等）优化K-means、BiLSTM、LSTM、BP神经网络等模型的定制代码和科研合作方向。这些优化算法在机器学习和深度学习领域中被广泛用于参数优化和模型调优。 在文档中，用户可以看到代码的详细运行步骤，包括如何将文件放置到Matlab的工作文件夹中、如何打开调用函数文件进行运行以及如何处理运行结果。对于遇到问题的用户，文档还提供了与博主联系的方式，如私信博主或通过QQ名片获取帮助。 该资源不仅适合进行水电预测的实践操作，也可以为进行智能优化算法研究和应用的学者提供一个有效的参考和实践平台。此外，如果用户需要进一步的仿真咨询或希望获得期刊复现、代码定制等服务，也可以通过相应的联系方式与博主取得联系。"