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及文章作者：机器学习之心
摘要：RIME-GPR霜冰算法优化高斯过程回归多变量回归预测，Matlab实现
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基本介绍
Matlab实现RIME-GPR霜冰算法优化高斯过程回归多变量回归预测
1.Matlab实现RIME-GPR霜冰算法优化高斯过程回归多变量回归预测（完整源码和数据)
2.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测；
3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高；
4.优化参数为：优化核函数超参数 sigma，标准差，初始噪声标准差；
5.excel数据，方便替换，运行环境2018及以上,可在下载区获取数据和程序内容。
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数据集
2.2
运行效果
完整代码链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-Z5WYkpZq
也可扫描二维码：
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%% 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clc % 清空命令行M = size(P_train, 2);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';%% 超参数设置pop = 5; % 数量Max_iter = 8; % 最大迭代次数dim = 3; % 优化参数个数lb = [0.1, 0.1, 10]; % 参数取值下界(核函数超参数 sigma，标准差，初始噪声标准差)ub = [1, 1, 30]; % 参数取值上界(核函数超参数 sigma，标准差，初始噪声标准差)%% 优化fobj=@(X)fobj(X,f_,p_train,t_train,p_test,t_test);[Best_score,Best_pos, curve] = RIME(pop, Max_iter, lb, ub, dim, fobj);% Best_pos = [0.6, 0.7, 30]; % 优化下界sigmaL0 = Best_pos(1) * ones(f_, 1); % 核函数超参数 sigma lsigmaF0 = Best_pos(2); % 核函数超参数 - 标准差 sigma fsigmaN0 = Best_pos(3); % 初始噪声标准差 sgima n
嗯，细心的你会发现：https://mbd.pub/o/slowtrain/work
博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析。科研课题模型定制/横向项目模型仿真/职称学术论文辅导/模型程序讲解均可联系本人唯一QQ1153460737（其他均为盗版，注意甄别）
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