本文主要是介绍KOA优化高斯回归预测（matlab代码），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
KOA-高斯回归预测matlab代码
开普勒优化算法（Kepler Optimization Algorithm，KOA）是一种元启发式算法，灵感来源于开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时间的位置和速度，每个行星代表一个候选解，在优化过程中会随机更新，相对于当前找到的最佳解（太阳）。KOA通过引入多个行星候选解，实现对搜索空间更有效的探索和利用，因为这些行星在不同时间会呈现出不同的状态，有利于全局优化。
数据为Excel股票预测数据。
数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1
模块化结构：代码按照功能模块进行划分，清晰地分为数据准备、参数设置、算法处理块和结果展示等部分，提高了代码的可读性和可维护性。
数据处理流程清晰：对数据进行了标准化处理，包括Zscore标准化，将数据分为训练集、验证集和测试集，有助于保证模型训练的准确性和可靠性。
结果可视化：通过绘制KOA寻优过程收敛曲线、训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图，直观地展示了模型的预测效果，便于用户理解算法和模型的性能。
同时输出多个评价指标：
平均绝对误差（MAE）
平均相对误差（MAPE）
均方误差（MSE）
均方根误差（RMSE）
R方系数（R2）
代码有中文介绍。
代码能正常运行时不负责答疑！
代码运行结果如下：
部分代码如下：
% 清除命令窗口、工作区数据、图形窗口、警告
clc;
clear;
close all;
warning off;
load('data.mat') data1=readtable(['股票价格.xlsx']); %读取数据
data=table2array(data1(:,2:end));
A_data1=data;
data_select=A_data1; %% 数据划分
x_feature_label=data_select(:,1:end-1); %x特征
y_feature_label=data_select(:,end); %y标签
index_label1=1:(size(x_feature_label,1));
index_label=G_out_data.spilt_label_data; % 数据索引
if isempty(index_label) index_label=index_label1;
end
spilt_ri=G_out_data.spilt_rio; %划分比例 训练集:验证集:测试集
train_num=round(spilt_ri(1)/(sum(spilt_ri))*size(x_feature_label,1)); %训练集个数
vaild_num=round((spilt_ri(1)+spilt_ri(2))/(sum(spilt_ri))*size(x_feature_label,1)); %验证集个数
%训练集，验证集，测试集
train_x_feature_label=x_feature_label(index_label(1:train_num),:);
train_y_feature_label=y_feature_label(index_label(1:train_num),:);
vaild_x_feature_label=x_feature_label(index_label(train_num+1:vaild_num),:);
vaild_y_feature_label=y_feature_label(index_label(train_num+1:vaild_num),:);
test_x_feature_label=x_feature_label(index_label(vaild_num+1:end),:);
test_y_feature_label=y_feature_label(index_label(vaild_num+1:end),:);这篇关于KOA优化高斯回归预测（matlab代码）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
