回归预测|基于鹅GOOSE优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 2024年优化算法

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回归预测|基于鹅GOOSE优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 2024年优化算法|

文章目录

  • 前言
    • 回归预测|基于鹅GOOSE优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 2024年优化算法GOOSE-LightGBM
  • 一、GOOSE-LightGBM模型
      • 原理:
      • 流程:
      • 总结:
  • 二、实验结果
  • 三、核心代码
  • 四、代码获取
  • 五、总结


前言

回归预测|基于鹅GOOSE优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 2024年优化算法GOOSE-LightGBM

一、GOOSE-LightGBM模型

GOOSE-LightGBM回归预测模型结合了鹅智能优化算法(GOOSE)LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)。以下是详细原理和流程:

原理:

  1. 鹅智能优化算法(GOOSE):一种新型的优化算法,模拟鹅群觅食行为。它通过个体之间的信息交换和合作来寻找最优解,用于优化LightGBM的超参数。

  2. LightGBM:一种高效的梯度提升树算法,用于回归预测。它基于决策树构建模型,通过逐步提升的方式优化预测性能。

流程:

  1. 数据准备:收集和清理数据,进行特征工程和标准化处理。

  2. 模型构建

    • LightGBM配置:定义LightGBM的基本参数,如树的数量、学习率、叶子数等。
  3. 超参数优化

    • 应用GOOSE:使用GOOSE算法来优化LightGBM的超参数。GOOSE通过模拟鹅群觅食行为探索超参数空间,找到最优参数设置。
    • 评估与调整:对每组超参数设置进行评估,调整参数以提升模型性能。
  4. 训练模型

    • 使用优化的超参数:训练LightGBM模型,利用优化后的超参数进行高效学习和预测。
  5. 预测与验证

    • 预测:使用训练好的LightGBM模型进行回归预测。
    • 验证:评估模型性能,进行交叉验证和误差分析,确保模型的准确性和泛化能力。

总结:

GOOSE优化的LightGBM回归模型通过结合先进的优化算法和高效的预测算法,能够在处理复杂回归问题时提供更高的预测精度和模型性能。

二、实验结果

在这里插入图片描述

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三、核心代码


%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集(不希望打乱时,注释该行)
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input );
t_train = T_train;
t_test  = T_test;%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

四、代码获取

私信即可 70米

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络,深度神经网络DNN,极限学习机ELM,鲁棒极限学习机RELM,核极限学习机KELM,混合核极限学习机HKELM,支持向量机SVR,相关向量机RVM,最小二乘回归PLS,最小二乘支持向量机LSSVM,LightGBM,Xgboost,RBF径向基神经网络,概率神经网络PNN,GRNN,Elman,随机森林RF,卷积神经网络CNN,长短期记忆网络LSTM,BiLSTM,GRU,BiGRU,TCN,BiTCN,CNN-LSTM,TCN-LSTM,BiTCN-BiGRU,LSTM–Attention,VMD–LSTM,PCA–BP等等

用于数据的分类,时序,回归预测。
多特征输入,单输出,多输出

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