代码原理
基于RVM-Adaboost的数据回归预测简单原理及流程如下：
原理
RVM-Adaboost结合了相关向量机（Relevance Vector Machine, RVM）和Adaboost算法，旨在通过集成学习提高回归预测的准确性和泛化能力。
（1）相关向量机（RVM）：
RVM是一种基于稀疏贝叶斯方法的机器学习算法，适用于分类和回归任务。
它能够自动选择具有相关性的特征向量，从而提高模型的效果。
（2）Adaboost算法：
Adaboost是一种集成学习算法，通过迭代训练一系列弱分类器（在这里是RVM模型），并将它们组合成一个强分类器（或回归器）。
每个弱分类器的权重会根据其预测误差进行调整，使得错误率较高的样本在后续迭代中得到更多关注。
流程
（1）数据预处理：
清洗和整理数据，确保数据质量。
从时间序列数据中提取相关特征，如滞后值、移动平均等。
将数据划分为训练集和测试集。
（2）初始化：
为每个样本初始化权重，确保初始权重均匀分布。
（3）迭代训练：
进行Adaboost的迭代训练过程。
a. 使用当前权重和训练集数据训练一个RVM模型。
b. 计算该RVM模型在训练集上的预测误差。
c. 根据预测误差更新样本权重，误差大的样本权重增加，误差小的样本权重减少。
d. 归一化样本权重，确保权重之和为1。
（4）集成模型：
将所有迭代训练得到的RVM模型进行加权组合，形成最终的集成模型。
（5）预测与评估：
使用集成模型对测试集进行回归预测。
评估模型的预测性能，如计算均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）等指标。
（6）模型优化：
根据评估结果调整模型参数或改进特征提取方法，以优化模型性能。
总结
基于RVM-Adaboost的数据回归预测方法结合了RVM的自动特征选择和Adaboost的集成学习优势，通过迭代训练和调整权重，逐步优化模型的预测性能。这种方法在处理复杂数据集时具有较高的准确性和泛化能力。
部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clcaddpath(genpath(pwd));%% 导入数据data = readmatrix('回归数据集.xlsx');data = data(:,1:14);res=data(randperm(size(data,1)),:); %此行代码用于打乱原始样本，使训练集测试集随机被抽取，有助于更新预测结果。num_samples = size(res,1); %样本个数% 训练集和测试集划分outdim = 1; % 最后一列为输出num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例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);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%% 转置以适应模型p_train = p_train'; p_test = p_test';t_train = t_train'; t_test = t_test';%% Adaboost增强学习部分kernel = Kernel('type', 'linear');parameter = struct( 'display', 'on',...'type', 'RVR',...'kernelFunc', kernel);%% 权重初始化%%D = ones(1, M) / M;%% 参数设置K = 10; % 弱回归器个数%% 弱回归器回归for i = 1 : Ki%% 创建模型rvm = BaseRVM(parameter);rvm.train(p_train, t_train);%% 仿真测试results1 = rvm.test(p_train, t_train);E_sim1 = results1.predictedLabel;results2= rvm.test(p_test,t_test);E_sim2 = results2.predictedLabel;%% 仿真预测t_sim1(i, :) = E_sim1';t_sim2(i, :) = E_sim2';%% 预测误差Error(i, :) = t_sim1(i, :) - t_train';%% 调整D值weight(i) = 0;for j = 1 : Mif abs(Error(i, j)) > 0.02weight(i) = weight(i) + D(i, j);D(i + 1, j) = D(i, j) * 1.1;elseD(i + 1, j) = D(i, j);endend%% 弱回归器i权重weight(i) = 0.5 / exp(abs(weight(i)));%% D值归一化D(i + 1, :) = D(i + 1, :) / sum(D(i + 1, :));end
