Matlab回归预测大合集又更新啦！新增2种高斯过程回归预测模型，已更新41个模型！性价比拉满！

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效果一览

基本介绍

1.BP神经网络多元回归预测（多输入单输出）
2.RBF神经网络多元回归预测（多输入单输出）
3.RF随机森林多元回归预测（多输入单输出）
4.CNN卷积神经网络多元回归预测（多输入单输出）
5.LSTM长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出）
6.BiLSTM双向长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出）
7.GRU门控循环单元多元回归预测（多输入单输出）
8.CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出）
9.CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出）
10.CNN-GRU卷积门控循环单元多元回归预测（多输入单输出）
11.GA-BP遗传算法优化BP神经网络多元回归预测（多输入单输出）
12.PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络多元回归预测（多输入单输出）
13.ELM极限学习机多元回归预测（多输入单输出）
14.SVM支持向量机多元回归预测（多输入单输出）
15.PSO-SVM粒子群优化支持向量机多元回归预测（多输入单输出）
16.PLS偏最小二乘法多元回归预测（多输入单输出）
17.CNN-LSSVM多元回归预测（多输入单输出）
18.CNN-BiGRU多元回归预测（多输入单输出）
19.CNN-RVM多元回归预测（多输入单输出）
20.SVM-Adaboost多元回归预测（多输入单输出）
21.TCN时间卷积神经网络（多输入单输出）
22.RVM-Adaboost（多输入单输出）
23.MLR多元线性回归（多输入单输出）
24.TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出）

25.TCN-BiLSTM时间卷积双向长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出）

26.TCN-GRU时间卷积门控循环单元多元回归预测（多输入单输出）

27.CNN-Attention卷积神经网络结合注意力机制多元回归预测（多输入单输出）

28.LSTM-Attention长短期记忆神经网络结合注意力机制多元回归预测（多输入单输出）

29.BiLSTM-Attention双向长短期记忆神经网络结合注意力机制多元回归预测（多输入单输出）

30.GRU-Attention门控循环单元结合注意力机制多元回归预测（多输入单输出）

31.增量学习框架：一种线性回归的增量学习框架
32.LSTM-Adaboost长短期记忆神经网络结合Adaboost多元回归预测（多输入单输出）

33.BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost多元回归预测（多输入单输出）

34.GRU-Adaboost门控循环单元结合Adaboost多元回归预测（多输入单输出）

35.Transformer编码器多元回归预测（多输入单输出）

36.Transformer-SVM多元回归预测（多输入单输出）

37.Transformer-LSTM多元回归预测（多输入单输出）
38.Transformer-BiLSTM多元回归预测（多输入单输出）

39.Transformer-GRU多元回归预测（多输入单输出）
40.GPR高斯过程回归（多输入单输出）
41.PSO-GPR粒子群优化高斯过程回归（多输入单输出）

程序设计

完整代码获取链接私信回复Matlab回归预测大合集又更新啦！新增2种高斯过程回归预测模型，已更新41个模型！性价比拉满！

%%  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%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
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);%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

参考资料

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