MATLAB实现SSA-GPR优化高斯过程回归预测
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更新于2024-11-21
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高斯过程回归(Gaussian Process Regression,GPR)是一种非参数贝叶斯方法,用于处理回归问题,它提供了一个关于预测不确定性的度量,并且能够直接给出预测结果的概率分布。为了提高GPR的性能,通常会使用一些优化算法对模型参数进行优化,而SSA-GPR就是结合了麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对高斯过程回归的核函数超参数进行优化的算法。
麻雀搜索算法是一种新型的群体智能优化算法,它借鉴了麻雀群体的觅食和飞行行为特性。SSA具有参数少、易于实现和收敛速度快等特点。通过SSA优化GPR模型,可以在多输入单输出(Multi-Input Single-Output,MISO)的回归预测任务中获得更优的预测性能。MISO回归预测是指模型接收多个输入特征,并预测单一的输出变量。
本资源包括的MATLAB代码文件有:
1. calc_error.m:计算回归误差的函数,它利用了R2(决定系数)、MAE(平均绝对误差)、MSE(均方误差)和RMSE(均方根误差)等多种评价指标来衡量模型性能;
2. fobj.m:定义了优化问题的目标函数,SSA算法会通过调整核函数超参数sigma、标准差和初始噪声标准差来最小化这个目标函数;
3. initialization.m:负责初始化算法相关的参数,如种群大小、迭代次数等,以及定义了GPR模型的一些初始条件;
4. SSA.m:实现SSA算法核心逻辑的函数,包括群体初始化、位置更新、逃逸机制等;
5. main.m:程序的入口函数,用于组织算法流程,包括数据读取、参数初始化、SSA优化以及结果展示等步骤;
6. data.xlsx:包含实验数据的Excel文件,方便用户替换自己的数据集进行实验分析。
为了使用这些资源,用户需要有MATLAB的运行环境,且版本至少为2023。用户应将Excel数据文件导入MATLAB环境中,并在main函数中调整数据路径以确保程序能够正确读取输入数据。此外,用户还需要理解SSA-GPR优化算法和高斯过程回归的基本原理,以便更好地利用这些源码进行实验和研究。
本资源的特色在于高质量的代码实现和清晰的注释,这不仅方便了初学者理解代码逻辑和算法流程,也为有经验的用户提供了一个可直接替换和运行的实验平台。通过该资源,用户可以进行多输入单输出的回归预测实验,并利用提供的评价指标对模型性能进行定量分析。此外,用户还可以根据需要调整优化参数和算法细节,以适应不同的实验条件和需求。"
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