%% 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
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 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_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);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%% 矩阵转置
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';
%% 设置参数
sigma_squared = 0.01; % 输出的协方差的方差
eta_sqaured = 0.02; % beta的协方差的方差
disp(['搜索:'])
disp(['https://mbd.pub/o/DDR1'])
%% 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
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