GWO优化GRNN回归预测matlab

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，简称 GWO），是一种群智能优化算法，由澳大利亚格里菲斯大学的 Mirjalii 等人于 2014 年提出。该算法的设计灵感源自灰狼群体的捕食行为，核心思想在于模拟灰狼社会的结构与行为模式。
本次所使用的数据为 Excel 股票预测数据，数据集按照 8 : 1 : 1 的比例，被划分为训练集、验证集和测试集。
在代码结构方面，采用模块化设计，依据功能模块清晰划分，分为数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等部分。这种划分方式极大地提高了代码的可读性与可维护性。
数据处理流程清晰明了，先对数据进行标准化处理，其中包括 Zscore 标准化，随后将数据划分为训练集、验证集和测试集。如此处理，有助于保障模型训练的准确性与可靠性。
在结果呈现上，通过绘制 GWO 寻优过程收敛曲线，以及训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图，直观展示模型的预测效果，方便用户理解算法及模型的性能。
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。
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