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基于MATLAB的PSO-GPR：利用粒子群算法优化高斯过程回归的数据预测（含完整源码及数据）

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简介：
本研究提出了一种结合粒子群优化与高斯过程回归的方法，旨在提升复杂数据集的预测精度。采用MATLAB实现，并提供详尽源代码和实验数据支持进一步研究与应用开发。 Matlab基于PSO-GPR实现粒子群算法优化高斯过程回归的数据回归预测（包含完整源码和数据）。具体内容如下： 1. 使用Matlab实现PSO-GPR方法，即通过粒子群算法优化高斯过程回归的多输入单输出回归预测。 2. 输入多个特征变量，输出一个目标变量，进行多输入单输出的回归分析。 3. 采用多种评价指标对模型性能进行全面评估，包括R²、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和根均方误差（RMSE）等。代码质量非常高。 4. 利用粒子群算法优化高斯过程回归中的核函数超参数sigma值以及初始噪声的标准差。 5. 提供Excel格式的数据文件，方便用户替换数据进行模型测试与验证；建议运行环境为Matlab 2018及以上版本。

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  • 基于MATLAB的PSO-GPR：利用粒子群算法优化高斯过程回归的数据预测（含完整源码及数据）
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    本研究提出了一种结合粒子群优化与高斯过程回归的方法，旨在提升复杂数据集的预测精度。采用MATLAB实现，并提供详尽源代码和实验数据支持进一步研究与应用开发。 Matlab基于PSO-GPR实现粒子群算法优化高斯过程回归的数据回归预测（包含完整源码和数据）。具体内容如下： 1. 使用Matlab实现PSO-GPR方法，即通过粒子群算法优化高斯过程回归的多输入单输出回归预测。 2. 输入多个特征变量，输出一个目标变量，进行多输入单输出的回归分析。 3. 采用多种评价指标对模型性能进行全面评估，包括R²、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和根均方误差（RMSE）等。代码质量非常高。 4. 利用粒子群算法优化高斯过程回归中的核函数超参数sigma值以及初始噪声的标准差。 5. 提供Excel格式的数据文件，方便用户替换数据进行模型测试与验证；建议运行环境为Matlab 2018及以上版本。
     
  • 利用粒子群算法优化高斯过程回归的數據預測方法（含MATLAB完整源码及数据）
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    本项目提出了一种结合粒子群优化与高斯过程回归的数据预测新方法，提供详细MATLAB实现代码和实验数据，旨在提升复杂系统预测精度。 基于粒子群算法（PSO）优化高斯过程回归（PSO-GPR）的数据回归预测方法使用了Matlab完整源码和数据。评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。该方法用于优化核函数超参数sigma以及初始噪声标准差。
     
  • 含实验数据的高斯过程回归源码(GPR)
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    这段代码实现了一个包含实验数据处理功能的高斯过程回归（GPR）模型。它为机器学习任务提供了灵活而强大的非参数贝叶斯方法，适用于小到中等规模的数据集。 高斯过程回归源码2（包含实验数据）
     
  • 基于Matlab的PSO-CNN粒子群算法优化卷积神经网络多输入单输出回归预测(含完整源码及数据)
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    本研究利用MATLAB开发了一种结合粒子群优化（PSO）与卷积神经网络（CNN）的技术，用于改善多输入单输出的回归预测模型。通过优化CNN中的参数设置，该方法显著提升了预测精度，并附带提供了完整源码和数据集供参考学习。 Matlab实现PSO-CNN粒子群算法优化卷积神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）。运行环境为MATLAB2018及以上版本，优化参数包括学习率、批大小以及正则化系数。
     
  • 利用OOA-GPR鱼鹰优化算法改进高斯过程回归的多输入单输出预测（含MATLAB代码及数据）
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    本研究提出了一种基于鱼鹰优化算法(OOA)改进的高斯过程回归(GPR)模型，用于提高多输入单输出系统的预测精度，并提供了详细的MATLAB代码和实验数据。 提供基于OOA-GPR鱼鹰算法优化高斯过程回归的多输入单输出回归预测的MATLAB完整源码及数据，确保原始程序可运行。 1. 适用于多特征输入、单一变量输出的预测模型。 2. 包含多种评价指标：R²、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）和RMSE（均方根误差），以全面评估模型性能。 3. 算法优化参数包括核函数超参数sigma，标准差及初始噪声的标准差等关键变量。 数据存储于Excel文件中，并且代码具备高可读性与易维护特性。适用于MATLAB 2023及以上版本的运行环境。
     
  • 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。
     
  • 数据回归预测-Matlab中运用粒子群优化支持向量机的回归预测方法(PSO-SVM)
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    本研究探讨了在Matlab环境下应用粒子群优化算法改进支持向量机进行回归预测的方法（PSO-SVM），以提高模型的精确性和泛化能力。 基于粒子群优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序PSO-SVM 1. 程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2. 数据输入以Excel格式保存，只需更换文件即可运行并获得个人化的实验结果。 3. 代码中包含详细注释，具有较强的可读性，特别适合初学者和新手使用。 4. 在实际数据集上的效果可能较差，需要对模型参数进行微调。
     
  • 基于粒子群优化的BP神经网络在Matlab中的数据回归预测（PSO-BP回归）
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    本研究结合了粒子群优化算法与BP神经网络，提出了一种改进的数据回归预测方法，并在MATLAB中实现。通过PSO优化BP网络权重和阈值，提高了模型的精度和泛化能力，适用于复杂数据集的回归分析。 1. 视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV16V4y1D7UX/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. 使用Matlab实现粒子群优化算法来优化BP神经网络的数据回归预测，提供完整源码和数据。 3. 实现多变量输入、单变量输出的数据回归预测功能。 4. 评价指标包括：R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）以及RMSE（均方根误差）。 5. 包含拟合效果图与散点图展示结果。 6. 数据文件采用Excel格式，建议使用2018B或以上版本的Excel打开。
     
  • 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。