时序预测|基于小龙虾优化高斯过程GPR数据回归预测Matlab程序COA-GPR 多特征输入单输出 附赠基础GPR
文章目录
- 一、基本原理
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
时序预测|基于小龙虾优化高斯过程GPR数据回归预测Matlab程序COA-GPR 多特征输入单输出 附赠基础GPR
一、基本原理
COA-GPR模型结合了小龙虾优化算法（COA）和高斯过程回归（GPR）。具体原理和流程如下：
-
小龙虾优化算法（COA）：模仿小龙虾在自然界中的觅食行为来进行优化。它是一种启发式优化算法，模拟了小龙虾的群体搜索行为，优化算法中的个体通过不断地调整位置来找到最优解。
-
高斯过程回归（GPR）：是一种非参数贝叶斯回归方法，通过建立高斯过程来进行预测。GPR通过定义均值函数和协方差函数来建模数据，提供预测值的均值和不确定性。
-
模型流程：
- 数据准备：收集并准备时间序列数据，用于训练GPR模型。
- 优化过程：使用COA算法优化GPR模型的超参数，如协方差函数的参数。COA通过模拟小龙虾的行为来搜索超参数空间，寻找使GPR预测性能最优的参数设置。
- 模型训练：使用优化后的参数训练GPR模型。GPR会基于训练数据建立预测模型。
- 预测与评估：用训练好的GPR模型进行预测，并评估其在测试数据上的表现。
通过结合COA和GPR，COA-GPR能够利用小龙虾优化算法提高GPR模型的预测精度和稳定性。
二、实验结果
COA-GPR实验结果
GPR实验结果
三、核心代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx'); % 四个类别分别用0 1 2 3表示
rand('state',0);
%% 数据分析
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_class = length(unique(res(:,end))); % 计算类别数
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
%% 划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
%% 数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
%% 矩阵转置
p_train = P_train'; p_test = P_test';
t_train = T_train'; t_test = T_test';
四、代码获取
五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出
