基于灰狼算法(GWO)优化的高斯过程回归(GWO-GPR)数据回归预测 Matlab 实现
概述
本仓库提供了一套高效、易用的Matlab代码实现，专注于利用灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）对高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）进行优化，适用于多变量输入的数据回归预测任务。通过将GWO的强大搜索能力应用于GPR的超参数调优，此方法提升了预测的准确性和泛化性能。
特性
- 算法结合：创新性地融合了GWO的生物启发式优化能力和GPR的非参数回归特点。
- 多变量支持：适用于具有多个自变量的复杂回归问题。
- 评估全面：提供了多样化的评价标准，包括决定系数(R²)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)以及平均绝对百分比误差(MAPE)，全面衡量模型性能。
- 代码高质量：高度结构化的代码便于理解，易于学者和开发者学习及在新数据集上的应用。
- 灵活性：用户可以轻松更换自己的数据集，快速适应不同的应用场景。
使用指南
- 环境需求：确保您的系统已安装MATLAB，并推荐更新至最新版本以获得最佳兼容性。
- 导入代码：将整个项目下载到本地，然后在MATLAB工作区中打开主脚本文件。
- 自定义数据：根据需要修改或替换数据处理部分的代码，导入自己的数据集。
- 运行演示：执行主脚本，程序将自动执行优化后的GPR预测流程并展示相关性能指标。
- 分析结果：依据提供的评价指标，分析模型的表现，并可根据需要调整算法参数以优化性能。
应用领域
本代码特别适合于工程、物理学、经济学、机器学习研究等领域中遇到的非线性、非凸优化的回归预测问题，能够帮助研究人员和工程师高效地探索数据中的潜在规律。
注意事项
- 在使用过程中，请尊重开源精神，遵守相关的许可协议。
- 考虑到不同数据集的特点，可能需要对算法参数进行适当调整，以达到最佳效果。
- 强烈建议在深入应用前，详细了解灰狼算法及高斯过程回归的基础理论。
通过本仓库的资源，您将能够便捷地集成先进的GWO-GPR技术，加速您的数据分析与科学研究进程。祝您使用愉快，期待您在实际应用中取得优秀成果！