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雷达卡
Python
实现基于
WOA-GPR
鲸鱼优化算法（
WOA）结合高斯过程回归（
GPR）进行多变量回归预测的详细项目实例
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随着信息技术的飞速发展和数据量的爆炸性增长，多变量回归预测在工业控制、金融风险管理、环境监测等领域的重要性日益凸显。传统回归模型在处理复杂非线性、多维度数据时往往面临拟合不足或过拟合的挑战。高斯过程回归（GPR）作为一种基于贝叶斯理论的非参数方法，凭借其优异的预测准确性和不确定性量化能力，成为多变量时序数据建模的热门选择。然而，GPR模型中的核函数超参数调整复杂，容易陷入局部最优，限制了模型性能的发挥。鲸鱼优化算法（WOA）模拟座头鲸的群体捕食行为，具备强大的全局搜索能力和较少的调参需求，成为优化复杂高维函数的有效手段。将WOA算法与GPR模型融合，通过WOA对核函数及噪声参数的全局寻优，能够显著提升GPR预测的准确率和泛化能力。该融合方案不仅提升了模型的自适应调参能力，也增强了对复杂多变量时序数据的建模效果，满足现实场景对高效精准预测的需求，为工 ...
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