Matlab实现基于高斯过程回归(GPR)的数据多变量输入回归预测(完整源码和数据）

%% 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 % restoredefaultpath %% 导入数据 P_train = xlsread('data','training set','B2：G191')'; T_train= xlsread('data','training set','H2：H191')'; % 测试集——44个样本 P_test=xlsread('data','test set','B2:G45')'; T_test=xlsread('data','test set','H2:H45')'; f_ =size(P_train, 1); %输入特征维度 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 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 l sigmaF0 = Best_pos(2); % 核函数超参数 - 标准差 sigma f sigmaN0 = Best_pos(3); % 初始噪声标准差 sgima n %% 模型创建 net = fitrgp(p_train, t_train, 'KernelFunction', 'ardsquaredexponential', ... 'Optimizer', 'lbfgs', 'KernelParameters', [sigmaL0; sigmaF0], 'Sigma', sigmaN0); %% 仿真测试 t_sim1 = predict(net, p_train); t_sim2 = predict(net, p_test ); %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output); T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output); %% 数据转置 T_sim1=T_sim1'; T_sim2 =T_sim2'; %% 均方根误差 error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M); error2 = sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N); %% 测试集结果 figure; plotregression(T_test,T_sim2,['回归图']); figure; ploterrhist(T_test-T_sim2,['误差直方图']); %% 均方根误差 RMSE error1 = sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2)./M); error2 = sqrt(sum((T_test - T_sim2).^2)./N); %% %决定系数 R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2; R2 = 1 - norm(T_test - T_sim2)^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2; %% %均方误差 MSE mse1 = sum((T_sim1 - T_train).^2)./M; mse2 = sum((T_sim2 - T_test).^2)./N; %% %RPD 剩余预测残差 SE1=std(T_sim1-T_train); RPD1=std(T_train)/SE1; SE=std(T_sim2-T_test); RPD2=std(T_test)/SE; %% 平均绝对误差MAE MAE1 = mean(abs(T_train - T_sim1)); MAE2 = mean(abs(T_test - T_sim2)); %% 平均绝对百分比误差MAPE MAPE1 = mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train)); MAPE2 = mean(abs((T_test - T_sim2)./T_test)); %% 训练集绘图 figure %plot(1:M,T_train,'r-*',1:M,T_sim1,'b-o','LineWidth',1) plot(1:M,T_train,'r-*',1:M,T_sim1,'b-o','LineWidth',1.5) legend('真实值','GPR预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string={'训练集预测结果对比';['(R^2 =' num2str(R1) ' RMSE= ' num2str(error1) ' MSE= ' num2str(mse1) ' RPD= ' num2str(RPD1) ')' ]}; title(string) %% 预测集绘图 figure plot(1:N,T_test,'r-*',1:N,T_sim2,'b-o','LineWidth',1.5) legend('真实值','GPR预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string={'测试集预测结果对比';['(R^2 =' num2str(R2) ' RMSE= ' num2str(error2) ' MSE= ' num2str(mse2) ' RPD= ' num2str(RPD2) ')']}; title(string) %% 测试集误差图 figure ERROR3=T_test-T_sim2; plot(T_test-T_sim2,'b-*','LineWidth',1.5) xlabel('测试集样本编号') ylabel('预测误差') title('测试集预测误差') grid on; legend('GPR预测输出误差') %% 打印出评价指标 disp(['-----------------------误差计算--------------------------']) disp(['评价结果如下所示：']) disp(['平均绝对误差MAE为：',num2str(MAE2)]) disp(['均方误差MSE为： ',num2str(mse2)]) disp(['均方根误差RMSEP为： ',num2str(error2)]) disp(['决定系数R^2为： ',num2str(R2)]) disp(['剩余预测残差RPD为： ',num2str(RPD2)]) disp(['平均绝对百分比误差MAPE为： ',num2str(MAPE2)]) grid