Matlab回歸預測大合集又更新啦！新增2種高斯過程回歸預測模型，已更新41個模型！性價比拉滿！

效果一覽

基本介紹

1.BP神經網絡多元回歸預測（多輸入單輸出）
2.RBF神經網絡多元回歸預測（多輸入單輸出）
3.RF隨機森林多元回歸預測（多輸入單輸出）
4.CNN卷積神經網絡多元回歸預測（多輸入單輸出）
5.LSTM長短期記憶神經網絡多元回歸預測（多輸入單輸出）
6.BiLSTM雙向長短期記憶神經網絡多元回歸預測（多輸入單輸出）
7.GRU門控循環單元多元回歸預測（多輸入單輸出）
8.CNN-LSTM卷積長短期記憶神經網絡多元回歸預測（多輸入單輸出）
9.CNN-BiLSTM卷積雙向長短期記憶神經網絡多元回歸預測（多輸入單輸出）
10.CNN-GRU卷積門控循環單元多元回歸預測（多輸入單輸出）
11.GA-BP遺傳算法優化BP神經網絡多元回歸預測（多輸入單輸出）
12.PSO-BP粒子群算法優化BP神經網絡多元回歸預測（多輸入單輸出）
13.ELM極限學習機多元回歸預測（多輸入單輸出）
14.SVM支持向量機多元回歸預測（多輸入單輸出）
15.PSO-SVM粒子群優化支持向量機多元回歸預測（多輸入單輸出）
16.PLS偏最小二乘法多元回歸預測（多輸入單輸出）
17.CNN-LSSVM多元回歸預測（多輸入單輸出）
18.CNN-BiGRU多元回歸預測（多輸入單輸出）
19.CNN-RVM多元回歸預測（多輸入單輸出）
20.SVM-Adaboost多元回歸預測（多輸入單輸出）
21.TCN時間卷積神經網絡（多輸入單輸出）
22.RVM-Adaboost（多輸入單輸出）
23.MLR多元線性回歸（多輸入單輸出）
24.TCN-LSTM時間卷積長短期記憶神經網絡多元回歸預測（多輸入單輸出）

25.TCN-BiLSTM時間卷積雙向長短期記憶神經網絡多元回歸預測（多輸入單輸出）

26.TCN-GRU時間卷積門控循環單元多元回歸預測（多輸入單輸出）

27.CNN-Attention卷積神經網絡結合注意力機制多元回歸預測（多輸入單輸出）

28.LSTM-Attention長短期記憶神經網絡結合注意力機制多元回歸預測（多輸入單輸出）

29.BiLSTM-Attention雙向長短期記憶神經網絡結合注意力機制多元回歸預測（多輸入單輸出）

30.GRU-Attention門控循環單元結合注意力機制多元回歸預測（多輸入單輸出）

31.增量學習框架：一種線性回歸的增量學習框架
32.LSTM-Adaboost長短期記憶神經網絡結合Adaboost多元回歸預測（多輸入單輸出）

33.BiLSTM-Adaboost雙向長短期記憶神經網絡結合Adaboost多元回歸預測（多輸入單輸出）

34.GRU-Adaboost門控循環單元結合Adaboost多元回歸預測（多輸入單輸出）

35.Transformer編碼器多元回歸預測（多輸入單輸出）

36.Transformer-SVM多元回歸預測（多輸入單輸出）

37.Transformer-LSTM多元回歸預測（多輸入單輸出）
38.Transformer-BiLSTM多元回歸預測（多輸入單輸出）

39.Transformer-GRU多元回歸預測（多輸入單輸出）
40.GPR高斯過程回歸（多輸入單輸出）
41.PSO-GPR粒子群優化高斯過程回歸（多輸入單輸出）

程序設計

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%%  清空環境變量
warning off             % 關閉報警信息
close all               % 關閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行%%  數據集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_size = 0.7;                              % 訓練集占數據集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓練集樣本個數
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度%%  劃分訓練集和測試集
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);%%  數據歸一化
[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);%%  數據平鋪
%   將數據平鋪成1維數據只是一種處理方式
%   也可以平鋪成2維數據，以及3維數據，需要修改對應模型結構
%   但是應該始終和輸入層數據結構保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718