基于鲸鱼优化算法优化高斯过程回归预测（WOA-GPR）_高斯过程回归协同优化-程序员宅基地
基于鲸鱼优化算法优化高斯过程回归预测（WOA-GPR）
代码含注解（时间有限，就不）
多输入单输出
数据存入Excel，替换方便
数据来源：相关向量机模型在边坡稳定性预测中的应用
基于鲸鱼优化算法优化高斯过程回归预测（WOA-GPR）
一、引言 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，简称WOA）是一种新兴的进化优化算法，灵感源自鲸鱼群体的觅食行为。WOA算法模拟了鲸鱼群体中个体的协作和优化能力，被广泛应用于解决复杂的优化问题。高斯过程回归（Gaussian Process Regression，简称GPR）是一种基于概率模型的非参数回归方法，用于预测连续型变量的取值。本文旨在基于鲸鱼优化算法优化高斯过程回归预测，通过对多输入单输出问题的处理，将数据存入Excel实现替换方便。
二、方法与实现
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数据预处理 本文数据来源于相关向量机模型在边坡稳定性预测中的应用。首先，我们对原始数据进行清洗和归一化处理，以确保数据的准确性和可比性。
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鲸鱼优化算法 鲸鱼优化算法的核心思想是模拟鲸鱼群体的觅食行为。具体而言，算法通过追踪全局最优解和个体最优解两个方面来实现优化过程。在每一代中，鲸鱼个体根据其当前位置和速度，通过随机生成的修正项来更新自己的位置并更新最优解。
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高斯过程回归预测 高斯过程回归是一种基于贝叶斯思想的非参数回归方法。它基于训练数据的统计特性，通过计算输入向量与训练数据之间的相似度来对输出进行预测。在本文中，我们将鲸鱼优化算法与高斯过程回归相结合，利用WOA算法获取到的最优解来优化GPR模型的预测效果。
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多输入单输出问题处理 在实际问题中，往往存在多个输入变量与单个输出变量之间的关系。为了处理这一问题，我们将多个输入变量作为GPR模型的输入，并将输出变量作为模型的输出。通过WOA算法优化GPR模型的超参数和权重，可以得到更精确的预测结果。
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数据存储与替换 为了方便后续的使用和替换，我们选择将数据存储在Excel表格中。Excel提供了丰富的数据处理和分析功能，可以轻松实现数据的替换和更新。
三、实验结果与讨论 我们将基于鲸鱼优化算法优化高斯过程回归预测的方法应用于边坡稳定性预测问题。通过比较使用WOA-GPR与传统GPR方法的预测结果，可以明显看出WOA-GPR在精度和稳定性方面的优势。WOA-GPR能够更好地捕捉到输入变量与输出变量之间的复杂非线性关系，提高了预测的准确性和可靠性。
四、总结 本文基于鲸鱼优化算法优化高斯过程回归预测（WOA-GPR），通过对多输入单输出问题的处理，并将数据存入Excel实现替换方便。实验结果表明，WOA-GPR在边坡稳定性预测中具有良好的性能，可以在实际应用中取得较好的效果。未来的研究可以进一步探索WOA算法在其他优化问题中的应用，拓展其应用范围和效果。
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