时序预测|基于小龙虾优化高斯过程GPR数据回归预测Matlab程序COA-GPR 多特征输入单输出 附赠基础GPR

news/2024/9/18 18:09:49/ 标签: 回归, matlab, android

时序预测|基于小龙虾优化高斯过程GPR数据回归预测Matlab程序COA-GPR 多特征输入单输出 附赠基础GPR

文章目录

  • 一、基本原理
  • 二、实验结果
  • 三、核心代码
  • 四、代码获取
  • 五、总结

时序预测|基于小龙虾优化高斯过程GPR数据回归预测Matlab程序COA-GPR 多特征输入单输出 附赠基础GPR

一、基本原理

COA-GPR模型结合了小龙虾优化算法(COA)和高斯过程回归(GPR)。具体原理和流程如下:

  1. 小龙虾优化算法(COA):模仿小龙虾在自然界中的觅食行为来进行优化。它是一种启发式优化算法,模拟了小龙虾的群体搜索行为,优化算法中的个体通过不断地调整位置来找到最优解。

  2. 高斯过程回归(GPR):是一种非参数贝叶斯回归方法,通过建立高斯过程来进行预测。GPR通过定义均值函数和协方差函数来建模数据,提供预测值的均值和不确定性。

  3. 模型流程

    • 数据准备:收集并准备时间序列数据,用于训练GPR模型。
    • 优化过程:使用COA算法优化GPR模型的超参数,如协方差函数的参数。COA通过模拟小龙虾的行为来搜索超参数空间,寻找使GPR预测性能最优的参数设置。
    • 模型训练:使用优化后的参数训练GPR模型。GPR会基于训练数据建立预测模型。
    • 预测与评估:用训练好的GPR模型进行预测,并评估其在测试数据上的表现。

通过结合COA和GPR,COA-GPR能够利用小龙虾优化算法提高GPR模型的预测精度和稳定性。

二、实验结果

COA-GPR实验结果
在这里插入图片描述
GPR实验结果
在这里插入图片描述

三、核心代码

matlab">%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx'); % 四个类别分别用0 1 2 3表示
rand('state',0);%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例 
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_class = length(unique(res(:,end)));      % 计算类别数 
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集(不希望打乱时,注释该行)
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%%  划分训练集和测试集
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);%%  矩阵转置
p_train = P_train'; p_test = P_test';
t_train = T_train'; t_test = T_test';

四、代码获取

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络,深度神经网络DNN,极限学习机ELM,鲁棒极限学习机RELM,核极限学习机KELM,混合核极限学习机HKELM,支持向量机SVR,相关向量机RVM,最小二乘回归PLS,最小二乘支持向量机LSSVM,LightGBM,Xgboost,RBF径向基神经网络,概率神经网络PNN,GRNN,Elman,随机森林RF,卷积神经网络CNN,长短期记忆网络LSTM,BiLSTM,GRU,BiGRU,TCN,BiTCN,CNN-LSTM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU,LSTM–Attention,VMD–LSTM,PCA–BP等等

用于数据的分类,时序,回归预测。
多特征输入,单输出,多输出


http://www.ppmy.cn/news/1526107.html

相关文章

实时(按帧)处理的低通滤波C语言实现

写在前面: 低通滤波采用一般的FIR滤波器,因为本次任务,允许的延迟较多,或者说前面损失的信号可以较多,因此,涉及一个很高阶的FIR滤波器,信号起始段的信号点可以不处理,以及&#xf…

Spring boot中常用注解解释

Data 是Lombok提供的注解,结合了以下几个常用注解的功能: Getter: 自动为所有字段生成getter方法。 Setter: 自动为所有字段生成setter方法。 ToString: 自动生成toString()方法。 EqualsAndHashCode: 自动生成equals()和hashCode()方法。 RequiredArgs…

HTML5中`<span>`标签深入解析

引言 在HTML5中&#xff0c;<span>标签是一个行内元素&#xff0c;用于对文档中的一小部分文本或内容进行分组&#xff0c;以便于应用CSS样式或JavaScript脚本。与块级元素&#xff08;如<div>&#xff09;不同&#xff0c;<span>不会打断文本的流动&#x…

设计模式之单例模式(通俗易懂--代码辅助理解【Java版】)

文章目录 设计模式概述1、单例模式概述2、懒汉式&#xff1a;3、饿汉式4、懒汉式&#xff1a;解决反射、序列化反序列化问题5、懒汉式DCL&#xff08;推荐&#xff09;6、应用场景7、单例线程池实现8、总结 设计模式概述 创建型模式&#xff1a;工厂方法、抽象方法、建造者、原…

conda、anaconda、pip、torch、pytorch、tensorflow到底是什么东西?(转载自本人的知乎回答)

转载自本人的知乎回答&#xff08;截止2024年9月&#xff0c;1700赞同&#xff0c;2400收藏&#xff09; https://www.zhihu.com/question/566592612/answer/3063465880 如果你是一个大四的CS准研究生回去补基础课&#xff0c;假如是科班CS甚至科班EE的话那你基础也太差了。你…

相亲交友程序系统开发产品分析

相亲交友系统是一种专门为单身人士设计的社交平台&#xff0c;旨在帮助他们找到合适的伴侣。这类系统通常包括了线上和线下的多种互动方式&#xff0c;能够让参与者在舒适的环境中相识、相知。编辑&#xff1a;qawsed2466。以下是相亲交友系统的一些关键特点和优势&#xff1a;…

AI算法部署方式对比分析:哪种方案性价比最高?

随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;AI算法在各个领域的应用日益广泛。AI算法的部署方式直接关系到系统的性能、实时性、成本及安全性等多个方面。本文将探讨AI算法分析的三种主要部署方式&#xff1a;本地计算、边缘计算和云计算&#xff0c;并详细分析它们的优劣性。 一、…

计算机毕业设计选题推荐-推拿知识互动平台-Java/Python项目实战

✨作者主页&#xff1a;IT毕设梦工厂✨ 个人简介&#xff1a;曾从事计算机专业培训教学&#xff0c;擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。 ☑文末获取源码☑ 精彩专栏推荐⬇⬇⬇ Java项目 Py…

基于微信小程序的宠物之家的设计与实现

作者&#xff1a;计算机学姐 开发技术&#xff1a;SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI等&#xff0c;“文末源码”。 专栏推荐&#xff1a;前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、SSM项目源码 系统展示 基于微信小程序JavaSpringBootVueMySQL的宠物之家/宠物综合…

feign client发送Post请求,发送对象参数,服务端接收不到正确参数报错排查

记一次feignclient发送请求服务端接收不到正确参数排查 服务端代码&#xff1a; Operation(summary "Create team")PostMapping("post")RequiresPermissions("team:add")public RestResponse addTeam(Valid Team team) {this.teamService.crea…

『功能项目』切换职业技能面板【49】

我们打开上一篇48切换职业面板的项目&#xff0c; 本章要做的事情是制作第二职业法师技能面板、第三职业面板并且完成切换 双击打开Canvas进入预制体空间 复制三个技能栏面板 重命名 设置第一技能栏 设置第二职业技能栏 设置第三职业技能栏 修改脚本&#xff1a;ChangeProfess…

经纬恒润高压电池管理系统,助力新能源汽车飞速发展

随着新能源汽车行业的快速发展&#xff0c;电池管理系统作为关键技术之一&#xff0c;其重要性日益凸显。经纬恒润自主研发的高压电池管理系统&#xff08;Battery Management System&#xff0c;BMS&#xff09;&#xff0c;凭借卓越的性能与先进的技术&#xff0c;在新能源汽…

Mac清理其他文件:释放存储空间的高效指南

每个Mac用户都可能遇到存储空间不足的问题&#xff0c;尤其是当“其他”文件积累到一定体积时。在Mac上&#xff0c;“其他”文件通常包括各种系统文件、缓存、文档以及不被归类为应用程序、照片、电影或音乐的其他类型的文件。这些文件往往不易被注意&#xff0c;但逐渐占用了…

量化交易的个人见解

程序化交易在国内兴起有些年数了&#xff0c;个人以为&#xff0c;程序化交易与量化投资的关系&#xff0c;在于两者侧重点有差别。程序化交易侧重于下单的动作是机器自动执行的&#xff0c;量化投资则侧重于投资分析的过程是通过一个量化模型来实现的&#xff0c;所以量化投资…

LocalMamba: Visual State Space Model with Windowed Selective Scan 论文总结

题目&#xff1a;LocalMamba: Visual State Space Model&#xff08;视觉状态空间模型&#xff09; with Windowed Selective Scan&#xff08;窗口化的选择扫描&#xff09; 论文&#xff1a;[2403.09338] LocalMamba: Visual State Space Model with Windowed Selective Scan…

iPhone 16即将推出的5项苹果智能功能

在苹果的’Glowtime’ iPhone和Apple Watch发布会上&#xff0c;苹果宣布包括基础版和Pro版在内的iPhone 16从头开始都考虑了Apple Intelligence。这包括更新的Apple Silicon&#xff0c;改进的神经引擎&#xff0c;新硬件控制&#xff0c;以及最快下个月即将推出的操作系统改变…

深度学习驱动的车牌识别:技术演进与未来挑战

一、引言 1.1 研究背景 在当今社会&#xff0c;智能交通系统的发展日益重要&#xff0c;而车牌识别作为其关键组成部分&#xff0c;发挥着至关重要的作用。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。在交通管理中&#xff0c;它可以用于车辆识别、交通违…

Playwright 自动化验证码教程

Playwright 自动化点击验证码教程 在自动化测试中&#xff0c;Playwright 是一个流行的浏览器自动化工具&#xff0c;支持多种浏览器的高效操作。验证码&#xff08;如图片验证码、滑动验证码等&#xff09;是网页中常见的反自动化机制&#xff0c;常常需要特别处理。我们将介…

React学习笔记(1.0)

在使用vite创建react时&#xff0c;有一个语言选项&#xff0c;就是typescript-SWC&#xff0c;这里介绍一下SWC。 SWC&#xff1a;可扩展的Rust的平台&#xff0c;用于下一代快速开发工具&#xff0c;SWC比Babel快20倍。 简单来说&#xff0c;就是用于格式转换的&#xff0c…

Vue: 创建vue项目

目录 一.创建项目 二.项目添加 三.添加成功 一.创建项目 打开本机终端输入npm create vuelatest 二.项目添加 1. 项目名称&#xff1a; Project name: one_vue 2.是否添加TypeScript支持&#xff1a;Add TypeScript? Yes 3.是否添加JSX支持&#xff1a;Add JSX Suppor…