WOA-GPR算法在MATLAB中的实现与高斯过程回归预测

资源摘要信息:"本资源提供了一套基于WOA-GPR（Whale Optimization Algorithm - Gaussian Process Regression）的多输入单输出回归预测模型的MATLAB完整实现代码和数据集。该模型采用了鲸鱼优化算法（WOA）对高斯过程回归（GPR）的核函数超参数进行优化，旨在提升回归预测的准确性和效率。以下为详细知识点概述。 1. 高斯过程回归（GPR）： 高斯过程是一种非参数的贝叶斯回归方法，适用于处理回归问题。它在给定输入数据时，能够输出一个目标变量的概率分布，而不是单一的预测值。GPR模型通过核函数来定义数据点之间的相似度，常用的核函数包括平方指数核、Matérn核等。优化这些核函数的超参数是提高GPR预测性能的关键。 2. 鲸鱼优化算法（WOA）： 鲸鱼优化算法是一种模拟鲸鱼捕食行为的智能优化算法。它通过模拟座头鲸捕食过程中形成螺旋状气泡网的搜索策略和寻找猎物时的攻击策略来寻找最优解。WOA可以用于各种优化问题，包括函数优化、机器学习模型的参数调优等。在GPR中应用WOA，旨在通过优化超参数来改进预测性能。 3. 多输入单输出（MISO）回归预测： MISO回归是一种统计建模技术，它允许从多个输入特征预测单个输出变量。这类模型在处理复杂数据关系时非常有用，尤其是在系统具有多个影响因素，但输出为单一量度的情况下。 4. 模型评估指标： 模型的性能评估是机器学习中的重要环节。本资源中所使用的评估指标包括： - R²（决定系数）：衡量模型对目标变量变异性的解释程度。 - MAE（平均绝对误差）：预测值与实际值之间差的绝对值的平均值。 - MSE（均方误差）：预测值与实际值之间差的平方的平均值。 - RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，提供误差的平均规模。 5. 数据集： 资源中包含了一个名为data.xlsx的excel数据文件，该文件包含用于训练和测试模型的输入和输出数据。数据文件格式支持用户进行替换，使得研究者可以根据自己的需求进行模型的验证和测试。 6. MATLAB环境要求： 源码和数据适用于MATLAB 2023及以上的版本，确保了代码运行环境的兼容性和可靠性。 通过使用这些资源，研究者和工程师可以将WOA-GPR模型应用于多输入单输出的回归预测问题中，解决实际问题，如金融市场预测、时间序列分析、生物信息学等领域的应用。 在使用过程中，用户应关注源码文件中的main.m文件，这是整个模型运行的主程序入口。WOA.m文件包含了WOA算法的具体实现细节，用户可以通过修改此文件来调整WOA算法的行为。calc_error.m用于计算模型预测误差，fobj.m则是定义了优化目标函数，而initialization.m则用于模型参数的初始化。熟悉并合理配置这些文件对于理解和应用WOA-GPR模型至关重要。"