高斯过程回归超参数自适应选择粒子群优化算法

超参数优化是减少高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)学习方法计算量,提高高斯模型性能的一个重要问题。为解决超参数优化问题中先验知识匮乏,对初始值过分依赖且易陷入局部最优等问题,文章引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,并结合差分速度更新公式及自适应变异策略,提出了一种自适应差分粒子群-高斯过程回归优化(adaptive differential particle swarm optimization-Gaussian process regression,ADPSO-GPR)算法对GPR中超参数进行自适应优化。该算法在线性与非线性两类时序回归序列上与多种主流超参数优化算法进行对比,实验结果表明,采用该文算法优化超参数后的GPR具有较高的拟合精度及泛化能力。