MATLAB源码：MFO-GPR算法实现多输入单输出回归预测

资源摘要信息:"基于MFO-GPR飞蛾扑火算法优化高斯过程回归的多输入单输出回归预测（MATLAB完整源码和数据）" 知识点详细说明： 1. 高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR） 高斯过程回归是一种基于贝叶斯统计的非参数化回归方法，适用于不确定性的建模和预测。在GPR中，输出变量被假设为服从高斯分布的随机过程，而GPR的核函数（或协方差函数）定义了输入空间中的点之间的相似度。通过优化核函数超参数，GPR能够在给出输入特征的情况下，预测目标变量的分布。 2. 飞蛾扑火优化算法（Moth Flame Optimization, MFO） MFO是一种模拟飞蛾寻找光源行为的启发式优化算法。在自然界中，飞蛾通过光源（例如月光）进行导航，而MFO算法将这种行为转化为数学模型，用以解决优化问题。飞蛾通过与“火焰”（最优解）的交互，逐渐接近最优解。MFO在处理连续变量的优化问题时表现出较好的性能。 3. MFO-GPR算法结合 该资源中提到的MFO-GPR是指将飞蛾扑火优化算法应用于优化高斯过程回归模型中的核函数超参数。通过MFO算法寻找最佳的核函数参数，可以提高GPR的预测性能。MFO算法的全局搜索能力有助于避免传统优化方法可能遇到的局部最优问题，从而找到更优的超参数配置。 4. 多输入单输出（Multiple Input Single Output, MISO）模型 MISO模型是机器学习和统计学中的一种模型类型，其中模型接收多个输入变量，但只预测一个输出变量。MISO模型在许多实际应用中都很常见，如预测股价、温度等单一目标变量。 5. 评价指标 评价一个回归模型性能的常用指标包括： - R²（决定系数）：表示模型对数据的拟合程度，值越接近1表示拟合越好。 - MAE（平均绝对误差）：预测值与实际值差的绝对值的平均，值越小表示预测越准确。 - MSE（均方误差）：预测值与实际值差的平方的平均，值越小表示预测越准确。 - RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，同样值越小表示预测越准确。 6. MATLAB编程环境 MATLAB是一种用于数值计算、可视化和编程的高级语言和交互式环境。在工程和科学领域中被广泛使用，特别是在数据处理、算法开发、原型设计和数据分析方面。MATLAB提供了丰富的函数库，支持多种工具箱（Toolboxes），能够进行复杂的数值计算和数据可视化。 7. Excel数据交互 Excel是一种电子表格软件，常用于数据记录、分析和图表制作。在MATLAB中，可以方便地读取和写入Excel文件。这为数据的导入导出提供了便利，使得用户可以使用Excel中的数据进行MATLAB程序的运行和结果的输出，增加了模型的灵活性和实用性。 文件名称列表中的文件功能说明： - main.m：主程序文件，负责调用其他函数并执行主要的算法流程。 - MFO.m：包含MFO算法的实现代码，是飞蛾扑火优化过程的核心。 - calc_error.m：用于计算模型预测结果的评价指标，如R²、MAE、MSE、RMSE等。 - fobj.m：定义了优化问题的目标函数，即评价标准，用于MFO算法的优化过程。 - initialization.m：用于初始化MFO算法中的参数，包括飞蛾群体和火焰的位置。 - data.xlsx：包含数据集的Excel文件，用于模型训练和测试。 通过这些文件，用户可以实现基于MFO-GPR算法的多输入单输出回归预测，并使用Excel数据进行训练和测试。该资源适合需要进行回归预测、优化算法研究和应用的科研人员和工程师。