SA模拟退火算法优化高斯回归回归预测matlab代码

SA高斯回归回归预测matlab代码

模拟退火算法（Simulated Annealing，简称SA）是一种用于解决优化问题的启发式算法。它受到固体退火过程中温度逐渐降低的启发，通过随机性的搜索和接受劣解的策略，来在复杂的搜索空间中寻找全局最优解或接近最优解。

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！

复制代码

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;
% 加载数据
load('data.mat');
dataO= readtable('股票价格.xlsx'); % 读取数据	
data1=dataO(:,2:end);test_data=table2cell(dataO(1,2:end));	
for i=1:length(test_data)	
      if ischar(test_data{1,i})==1	
          index_la(i)=1;     %char类型	
      elseif isnumeric(test_data{1,i})==1	
          index_la(i)=2;     %double类型	
      else	
        index_la(i)=0;     %其他类型	
    end 	
end	
index_char=find(index_la==1);index_double=find(index_la==2);	
 %% 数值类型数据处理	
 if length(index_double)>=1	
    data_numshuju=table2array(data1(:,index_double));	
    index_double1=index_double;	
	
    index_double1_index=1:size(data_numshuju,2);	
    data_NAN=(isnan(data_numshuju));    %找列的缺失值	
    num_NAN_ROW=sum(data_NAN);	
    index_NAN=num_NAN_ROW>round(0.2*size(data1,1));	
    index_double1(index_NAN==1)=[]; index_double1_index(index_NAN==1)=[];	
    data_numshuju1=data_numshuju(:,index_double1_index);	
    data_NAN1=(isnan(data_numshuju1));  %找行的缺失值	
     num_NAN__COL=sum(data_NAN1');