回归预测 | MATLAB实现PSO-GPR粒子群优化高斯过程回归多输入单输出回归预测
原创
2024-03-06 09:26:42
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# 使用 Python 实现高斯过程回归 (GPR)
高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）是一种非参数的贝叶斯回归方法，适用于连续输出的预测任务。它在许多领域中被广泛应用，包括工程、金融、气候科学等。本文将介绍如何使用 Python 实现 GPR，并展示一些示例代码，帮助您更好地理解 GPR 的基本概念和应用。
## 什么是高斯过程？
高斯过程是一
在这篇文章中，我们将深入探讨GPR（Gaussian Process Regression）的Python实现。GPR是一种强大的非参数回归方法，非常适用于处理不确定性，并能在数据稀疏的情况下提供对函数的有效估计。我们将逐步分析GPR的背景、技术原理、架构解析以及源码分析，并进行一些扩展讨论，来更好地理解这一技术。
### 背景描述
在数据科学和机器学习领域，回归分析是一种常用的方法，用于预测
树莓派Pico有很多GPIO。 GPIO全称是General-purpose input/output，通用型输入输出，也就是我们俗称的IO口，IO引脚……把树莓派Pico翻到背面，可以看到两边的焊盘上有很多标记有GP后面跟着一个数字的，就是一个GPIO。 我们可以通过GPIO连接外设（外部设备），并用Pico的程序对外设进行检测或者控制。比如可以用GPIO连接按键，更多的LED灯，蜂鸣器喇叭，湿
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2023-09-03 10:58:44
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经过一个月的努力，终于成功优化了我的python程序，记录下一路上踩过的坑1.原始程序我的原始程序是模拟一个随时间演化的多粒子系统，每个粒子跟它的邻居（每个粒子有各自的的邻居）有相互作用，考虑到我的论文还没发表，这里先不贴出代码。大致上，程序有一个大循环，用来做时间步的迭代；大循环里有个小循环，用来对N=91个粒子进行迭代。一轮要跑100万个时间步，一组实验要跑10轮，然后改变参数还要进行上百组实
收集和变化PSO算法，它可用于参考实施：#include #include #include #include #include #define rand_01 ((float)rand() / (float)RAND_MAX)const int numofdims = 30;const int n...
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2015-09-27 19:32:00
142阅读
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1、粒子群优化算法概述粒子群优化（PSO, particle swarm optimization）算法是计算智能领域，除了蚁群算法，鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法，该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的，该算法源自对鸟类捕食问题的研究。 • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子，每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解，用位置、速
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2023-08-14 15:20:56
172阅读
1、Python简介1.1 Python是什么Python是一种相当有趣的编程语言 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 1.2 Pthon由来： Python的前世源自鼻祖“龟叔”。1989年，吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）在阿姆斯特丹为了打发无聊的圣诞节，决心开发一个新的
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2024-04-22 21:33:31
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1.简介粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过
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2023-07-24 16:24:48
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高斯过程回归分析（GPR）是一种强大的非参数贝叶斯回归技术，用于处理各种复杂的数据建模任务。在实际应用中，GPR可以用于预测、时间序列分析及决策支持等领域。然而，GPR的实现与调优过程往往伴随着一些错误和问题，尤其是在使用Python进行建模时。本文将针对“GPR 高斯过程回归分析 Python”这一主题展开讨论，涵盖错误现象到解决方案的全过程。
## 问题背景
在一个机器学习项目中，我们应用
1。监督学习
1.1。广义线性模型
1.1.1。普通最小二乘法
class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1)
1.1.1.1。普通最小二乘法复杂性 O(np2)
1.1.2。岭回归 linear_model.Ridge
1.1.2.1。
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2024-08-13 13:54:08
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文章目录1. KNN模型评价1.1 计算效率低，耗费计算资源较大1.2 抗噪性较弱，对噪声数据(异常值)较为敏感1.3 模型不稳定，可重复性较弱1.4要进行归化处理:2.模型的追求2.1 模型效果2.2 运算速度2.3 可解释性2.4 服务于业务 1. KNN模型评价到这里，能够对KNN进行的全部优化就已经完成了。KNN代表若"投票类"的算法，一直广泛受到业界的欢迎。不过KNN也有自己的缺点，那
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2024-05-04 10:24:44
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本篇主要内容包括XGBoost的入门教学、调参优化，将之前自己遇到的问题细心的整理一遍；XGBoost参数繁多，所以如果要调参，就一定要知道每个参数的作用于意义，因此本人十分建议在实战之前对XGBoost的理论分析有一定的了解，博主在之前写过一篇XGBoost原理与实例,里面详细的介绍了XGBoost的基本原理，有兴趣的小伙伴可以先去那里观摩一番，之后再看本篇有事半功倍的效果哦！！现简要说明下XG
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2024-08-14 08:10:01
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PSO改进系列算法简介1、引入w的PSO (标准粒子群优化算法) ：标准粒子群优化算法，引入惯性权重w，w随着迭代次数的变化而变化。 2、APSO (Adaptive Particle Swarm Optimization) ：自适应粒子群优化算法，引入三种策略：参数自适应策略，精英学习策略，状态评估策略。 3、CPSO (Cooperative Particle Swarm Optimizati
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2024-03-26 05:57:18
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PSO原理
先看两个概述： 1. 2. 好了，进入主题：PSO算法是基于群体智能理论的优化算法,群体中的粒子在每次迭代搜索的过程中,通过跟踪群体2个极值:粒子本身所找到的最优解Pbest和群体找到的最优解Gbest来动态调整自己位置和速度[5, 6],完成对问题寻优,对于如下的函数优化问题maxf(x1,x2,…,xn)s. t R1j≤xj≤R2j,  
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2024-08-12 16:01:11
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粒子群算法属于智慧算法的一类，与该类算法类似的还有蚁群算法，遗传算法等。大家可以将这几种算法进行比较。粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）属于进化算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的品质。在这里，我们举一个例子来深入理解一下该算法：假设有一鸟群，在一座岛上某个地方放有食物，但是鸟群并不知道食物在
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2023-07-05 13:59:28
218阅读
导航基础粒子群算法原理算法流程算法收敛性案例：极值求解参考资料 基础粒子群算法原理PSO是一种基于群体的随机化技术，通过初始化一组随机解，通过迭代搜索最优解，PSO算法通过模拟社会，将每个可能产生的解表述为群中的一个微粒，每个微粒具有独自的位置向量和速度向量，以及和目标函数有关的适应度，所有粒子在搜索空间中以一定速度飞行，通过追随当前搜索到的最优值来找到全局最优值. PSO模拟社会根据如下三条规
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2023-08-16 18:28:48
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目录PSO和GA的相同点PSO和GA不同点粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法，都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性，它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。PSO和GA的相同点都属于仿生算法。PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出；GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律。都属于全局优化方法。两种算法都是在解空间随机产生初始种群，因而算法在全局的解空间进行搜索，
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2023-07-04 19:42:58
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1. 粒子群优化算法PSO粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 粒子群优化算
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2023-10-10 19:10:02
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们首先需要确定芯片平台。不同的芯片平台技术不同，既有单通道，也有双
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2022-06-21 08:59:37
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