目录
Matlab实现SMA-GPR黏菌算法优化高斯过程回归多变量回归预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 1
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 3
项目效果预测图程序设计 3
项目模型架构 4
项目模型描述及代码示例 5
项目模型算法流程图 6
项目目录结构设计及各模块功能说明 6
项目部署与应用 7
项目扩展 9
项目应该注意事项 10
项目未来改进方向 11
项目总结与结论 11
程序设计思路和具体代码实现 12
第一阶段：环境准备 12
第二阶段：设计算法 15
第三阶段：构建模型 16
第四阶段：设计优化器 17
第五阶段：精美GUI界面 18
第六阶段：防止过拟合 22
完整代码整合封装 24

高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）是一种强大的非参数回归方法，广泛应用于需要不确定性建模的场景，如机器学习、时间序列预测、函数拟合等。在高斯过程回归中，数据点之间的关系通过一个内核函数（kernel function）来建模，进而预测新的数据点。高斯过程的优势在于其能够为每个预测值提供不确定性估计，这是其与其他回归模型的一个显著区别。然而，传统的
高斯过程回归模型在处理大规模数据集时容易遭遇计算复杂度过高的问题，尤其是对于多变量回归任务，计算复杂度呈现出O(n)的增长。
为了克服这些挑战，优化算法被引入来调整高斯过程回归中的模型超参数，例如内核函数的参数，以提高模型的预测性能和计算效率。模拟退火（Simulated Annealing, SA）和黏菌算法（Slime Mold Algorithm, SMA）作为自然启发式优化方法，凭借其全局搜索能力被广泛用于求解高维、多峰、非线性问题。黏菌算法是一种模仿黏菌生物体寻找食物路径的启发式算法， ...