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基于GPR的多变量数据回归预测（含Matlab代码及完整源码和数据）

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简介：
本项目提供了一种利用地质雷达(GPR)技术进行多变量数据分析与回归预测的方法，并附有详细的MATLAB代码、完整源码以及所需数据集，适用于科研和工程应用。 基于高斯过程回归（GPR）的数据回归预测方法使用了多变量输入模型的Matlab代码及完整源码与数据集。评价指标包括：R²、MAE、MSE以及RMSE等，该代码质量优良且易于学习和替换数据。

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  • 基于GPR的多变量数据回归预测（含Matlab代码及完整源码和数据）
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    本项目提供了一种利用地质雷达(GPR)技术进行多变量数据分析与回归预测的方法，并附有详细的MATLAB代码、完整源码以及所需数据集，适用于科研和工程应用。 基于高斯过程回归（GPR）的数据回归预测方法使用了多变量输入模型的Matlab代码及完整源码与数据集。评价指标包括：R²、MAE、MSE以及RMSE等，该代码质量优良且易于学习和替换数据。
     
  • 基于高斯过程回归的Matlab多变量输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本资源提供了一种利用高斯过程回归进行多变量输入回归预测的方法，并附有详细的MATLAB代码和相关数据集，便于研究与学习。适合机器学习和统计分析领域的学者使用。 Matlab实现基于高斯过程回归（GPR）的数据多变量输入回归预测（完整源码和数据） 1. 输入多个变量，输出单个变量； 2. 多指标评价，包括R²、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高； 3. 使用Excel数据，便于替换。 4. 运行环境为Matlab 2018及以上版本。
     
  • 基于Matlab的贝叶斯线性回归多变量输入预测（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB实现贝叶斯线性回归算法，针对多变量输入进行预测分析，并提供完整的代码和数据集以供学习与研究。 使用Matlab实现基于贝叶斯线性回归的数据多变量输入回归预测（包含完整源码和数据）。该模型可以处理多个输入变量，并输出单个目标变量；同时提供多种评价指标，包括R2、MAE、MBE、RMSE等。代码质量高且易于维护，使用Excel格式存储训练及测试数据，方便用户替换。 运行环境要求为Matlab 2018及以上版本。根据提供的数据集，在训练阶段模型的R2值达到0.88623，MAE为1.997，MBE为-0.086998；而在测试阶段，相应的评估指标分别为：R2=0.85407、MAE=2.3504和MBE=0.38189。
     
  • 基于Matlab的WOA-HKELM算法实现及多变量回归预测（含完整源码与数据）
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    本研究提出了一种结合WOA优化算法和HKELM模型的新型方法，并在Matlab环境中实现了该方法，用于解决复杂多变量回归问题。文中详细介绍了算法原理、实施步骤以及性能测试结果，同时提供了完整的代码和实验数据供读者参考使用。 Matlab实现WOA-HKELM鲸鱼算法优化极限学习机多变量回归预测（完整源码和数据）。此内容涉及使用MATLAB编程语言结合鲸鱼优化算法(WOA)与混合核函数的极限学习机(HKELM)，以进行高效的多变量回归预测。提供完整的代码及所需的数据集，便于研究者或学生深入理解和实验该方法在实际问题中的应用效果。
     
  • 基于MATLAB的MLR多元线性回归预测（含完整代码及数据）
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    本项目利用MATLAB实现多元线性回归(MLR)预测模型，包含详尽的数据预处理、模型训练与评估过程，并提供完整的源代码和相关数据集。适合数据分析与建模学习参考。 MATLAB实现MLR多元线性回归预测（多指标评价）涉及使用MATLAB编写完整的程序来建立多元线性回归模型，用于处理多个输入变量的预测任务，并拟合出相应的方程。该方法适用于需要进行多变量分析和建模的应用场景。
     
  • 基于MATLAB的SSA-XGBoost多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB实现SSA-XGBoost模型，用于多输入变量的回归预测分析，并提供完整代码与数据集供研究参考。 MATLAB实现SSA-XGBoost多输入回归预测（完整源码和数据）。使用麻雀算法优化XGBoost模型，处理的数据为具有7个特征的多输入回归类型，并输出一个变量。如果遇到程序乱码问题，请用记事本打开并复制到你的文件中解决。运行环境要求MATLAB2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的SSA-GRNN多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究开发了一种结合SSA与GRNN算法的多输入回归预测模型，并采用MATLAB实现。包含详细代码和实验数据，适用于深度学习和时间序列分析。 标题中的“MATLAB实现SSA-GRNN多输入回归预测”指的是使用MATLAB编程环境构建了一种结合了自适应小波奇异谱分析(SSA)和广义回归神经网络(GRNN)的多输入回归预测模型，适用于处理具有多个输入变量和单一输出变量的回归问题。MATLAB是一种广泛使用的数值计算软件，特别适合于科学计算和工程应用。 SSA（自适应小波奇异谱分析）是一种信号处理技术，通过分解和重构时间序列来提取其内在的周期性、趋势和其他特征，在预测领域可以用于识别数据的结构模式并提高预测准确性。GRNN（广义回归神经网络）以其快速学习和准确预测能力而著名，基于径向基函数(RBF)，通过最小化预测输出与实际输出之间的均方误差来训练网络。“平滑系数”是其关键参数，控制着网络的复杂性和泛化能力。 在这个项目中，“麻雀优化算法优化GRNN光滑系数”的应用进一步提高了GRNN的预测性能。这是一种模拟自然界麻雀觅食行为的全局优化算法，能有效地搜索解决方案空间并找到最优值。“均方误差”是衡量模型预测结果与实际值之间差异的主要指标。 压缩包内的文件包括： 1. `Copy_of_main.asv`：可能是备份的主程序文件。 2. `main.m`：执行预测模型的入口，包含SSA-GRNN模型构建和运行代码。 3. `SSA.m`：麻雀优化算法实现代码。 4. `calc_error.m`：计算预测误差函数，用于评估模型性能。 5. `initialization.m`：初始化设置文件，可能包括网络参数初始赋值或数据预处理步骤。 6. `fobj.m`：目标函数文件，包含均方误差的计算代码。 7. 图像文件（SSA-GRNN1.png, SSA-GRNN2.png, SSA-GRNN3.png）：可能是模型可视化结果或者算法流程图。 8. `data.xlsx`：数据文件，用于训练和测试模型。 项目通过MATLAB实现了结合了SSA的信号处理能力和GRNN非线性建模能力、优化平滑系数以最小化均方误差为目标的预测方法，并提高了预测精度。提供的源代码和数据为学习和研究这种预测方法提供了宝贵的资源。
     
  • 基于MATLAB的SVM多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB实现基于支持向量机(SVM)的多输入回归预测模型，并提供完整的代码和测试数据集。适合研究与学习使用。 MATLAB实现SVM支持向量机多输入回归预测（完整源码和数据）。数据为多输入回归类型，包含7个特征和1个输出变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求是MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于Matlab的KNN多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用Matlab实现了一种基于K近邻(KNN)算法的多输入变量回归预测模型，并提供了完整的代码和所需的数据集，旨在帮助用户理解和应用机器学习技术进行预测分析。 Matlab实现KNN K近邻多输入回归预测（完整源码和数据）： 1. 实现了基于多个特征的输入，并输出单个变量的多输入单输出回归预测； 2. 采用多种评价指标进行模型评估，包括R²、MAE、MSE、RMSE等； 3. 使用麻雀算法优化参数，如学习率、隐含层节点数和正则化参数； 4. 数据以Excel格式提供，便于替换和使用。该代码适用于Matlab 2020及以上版本的运行环境。