MATLAB
实现基于
SMA-GPR
黏菌算法（
SMA）优化高斯过程回归多变量回归预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着机器学习领域的迅速发展，基于高斯过程回归（
Gaussian Process Regression, GPR
）的多变量回归模型在科学研究、工程技术、金融建模等多个领域取得了显著成果。高斯过程回归作为一种非参数贝叶斯方法，能对数据进行灵活的建模和预测，广泛应用于时间序列预测、函数逼近、优化问题等。然而，
GPR的模型性能常常受限于超参数的选择与调优，尤其在处理复杂数据集时，如何高效且精确地调整高斯过程回归模型的超参数是一个挑战。
为了解决这一问题，黏菌算法（
Slime Mould Algorithm, SMA
）作为一种新型的智能优化算法，其灵感来源于自然界黏菌的自我组织行为，能够在多维空间内寻找最优解。黏菌算法具有较强的全局搜索能力和局部精度，已被证明在优化问题中具有出色的性能。基于黏菌算法的
SMA-GPR
模型结合了
GPR的灵活性和黏菌算法的高效优化能力 ...