GWO-GPR基于灰狼算法优化高斯过程回归的数据单变量时序预测

一、引言

1.1、研究背景与意义

在当今数据驱动的时代，时序预测作为数据分析的一个重要分支，已经成为众多学科和实际应用中的研究热点。无论是在金融领域的股票价格预测、经济指标的趋势分析，还是在工程领域的设备维护和能源管理，时序预测都发挥着至关重要的作用。随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，尤其是高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）等先进模型的引入，时序预测的准确性和可靠性得到了显著提升。

高斯过程回归作为一种强大的非线性回归工具，因其能够提供预测的不确定性量度而备受青睐。然而，GPR模型的性能在很大程度上依赖于其超参数的选择。传统超参数优化方法如网格搜索和随机搜索虽然简单易行，但在面对高维度、复杂搜索空间时往往效率低下，甚至难以找到全局最优解。因此，开发更加高效、智能的超参数优化方法，对于提升GPR模型的预测性能和广泛应用具有重要意义。

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）作为一种新兴的群智能优化算法