GWO优化高斯回归预测（matlab代码）

GWO-高斯回归预测matlab代码

GWO（Grey Wolf Optimizer，灰狼优化算法）是一种群智能优化算法，由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等人于2014年提出。这种算法的设计灵感来源于灰狼群体的捕食行为，其核心思想在于模仿灰狼社会的结构和行为模式。

数据为Excel股票预测数据。

数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1

模块化结构：代码按照功能模块进行划分，清晰地分为数据准备、参数设置、算法处理块和结果展示等部分，提高了代码的可读性和可维护性。

数据处理流程清晰：对数据进行了标准化处理，包括Zscore标准化，将数据分为训练集、验证集和测试集，有助于保证模型训练的准确性和可靠性。

结果可视化：通过绘制GWO寻优过程收敛曲线、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，直观地展示了模型的预测效果，便于用户理解算法和模型的性能。

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。

代码能正常运行时不负责答疑！

代码运行结果如下：

部分代码如下：
% 清除命令窗口、工作区数据、图形窗口、警告
clc;
clear;
close all;
warning off;	
load('data.mat')	data1=readtable('股票价格.xlsx'); %读取数据 	
data2=data1(:,2:end); 	
data=table2array(data1(:,2:end));	
data_biao=data2.Properties.VariableNames;  %数据特征的名称	
A_data1=data;	
data_select=A_data1;	%% 数据划分	
x_feature_label=data_select(:,1:end-1);    %x特征	
y_feature_label=data_select(:,end);          %y标签	
index_label1=1:(size(x_feature_label,1));	
index_label=G_out_data.spilt_label_data;  % 数据索引	
if isempty(index_label)	index_label=index_label1;	
end	
spilt_ri=G_out_data.spilt_rio;  %划分比例 训练集:验证集:测试集	
train_num=round(spilt_ri(1)/(sum(spilt_ri))*size(x_feature_label,1));          %训练集个数	
vaild_num=round((spilt_ri(1)+spilt_ri(2))/(sum(spilt_ri))*size(x_feature_label,1)); %验证集个数	
%训练集，验证集，测试集	
train_x_feature_label=x_feature_label(index_label(1:train_num),:);	
train_y_feature_label=y_feature_label(index_label(1:train_num),:);	
vaild_x_feature_label=x_feature_label(index_label(train_num+1:vaild_num),:);	
vaild_y_feature_label=y_feature_label(index_label(train_num+1:vaild_num),:);	
test_x_feature_label=x_feature_label(index_label(vaild_num+1:end),:);	
test_y_feature_label=y_feature_label(index_label(vaild_num+1:end),:);