PEMF 交叉验证：PEMF 是一种用于评估测试代理模型预测的交叉验证技术。

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简介：
模型保真度预测估计 (PEMF) 是一种独立的评估方法，旨在量化替代模型或元模型的准确性，例如克里金法、径向基函数 (RBF)、支持向量回归 (SVR) 以及神经网络。这种方法可以被理解为一种全新的、基于顺序和预测的交叉验证技术。 PEMF 接受模型训练器（例如 RBF-multiquadric 或 Kriging-Linear）、用于训练模型的原始样本数据以及应用于模型的超参数值（比如 RBF 中的形状因子）作为输入。其输出结果则为代理模型中数值的中值和/或最大误差的预测估计值。研究表明，相比于传统的留一法交叉验证，PEMF 在提供替代模型误差的衡量标准（针对各种基准函数）方面展现出更高的精度和更强的稳定性。目前的版本已经实现了 RBF (集成在此包中)、克里金法 (通过 DACE 包实现) 和 SVR (使用 Libsvm 包)，并且 PEMF 能够便捷地应用于以下几个关键目的：1. 对代理模型的有效性进行验证；2. 对代理模型的不确定性进行分析；以及3. 用于进一步探索代理模型的性能。

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PEMF 交叉验证：用于评估代理模型预测准确性的方法(matlab开发)

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本研究提出了一种基于PEMF（Particle Swarm Optimization with Memory Forgetting Factor）算法的交叉验证技术，专门用于评估代理模型在Matlab环境中的预测准确性。模型保真度预测估计 (PEMF) 是一种独立于特定模型的方法，用于评估替代模型或元模型的准确性，这些模型包括克里金法、径向基函数（RBF）、支持向量回归（SVR）以及神经网络等类型。它可视为K折交叉验证的一种创新应用方式。在具体操作中，PEMF需要输入训练器的具体信息（例如 RBF-multiquadric 或 Kriging-Linear），用于模型构建的样本数据集和特定于该模型的超参数值（如RBF中的形状因子）。输出结果包括代理模型误差估计，即预测的中间值或最大误差。研究发现，在为不同基准函数提供替代模型错误度量时，PEMF比传统的留一法交叉验证更为准确且稳定。目前版本的PEMF已经集成了径向基函数（包含在该包中）、克里金方法（DACE 包）和支持向量回归（Libsvm 包）。此外，PEMF适用于多种用途：代理模型验证、不确定性分析以及优化过程中的应用等。

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