回归预测|基于黏菌优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序SMA-LightGBM 多特征输入单输出

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前言

回归预测|基于黏菌优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 SMA-LightGBM

一、SMA-LightGBM模型

SMA-LightGBM结合了黏菌智能优化算法（SMA）和LightGBM模型，旨在提升LightGBM的性能。下面详细介绍这两个部分及其结合方式。

1. LightGBM

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是微软开发的高效梯度提升框架，专注于快速和准确的模型训练。其主要特点包括：

• 基于树的学习：通过梯度提升决策树（GBDT）算法构建多个决策树。
• 叶子生长策略：LightGBM使用叶子优先的策略而非层级优先策略，以提升模型的准确性。
• 特征分桶：高效的特征分桶技术减少计算量并加快训练速度。
• 直方图算法：通过构建直方图加速计算过程。

2. 黏菌智能优化算法（SMA）

**黏菌智能优化算法（SMA）**是一种模拟黏菌行为的全局优化算法，灵感来源于黏菌在寻找食物的过程中所展现的智能行为。主要特点包括：

• 模拟行为：黏菌通过扩展和收缩在环境中寻找食物，优化算法模拟这种行为来寻找最优解。
• 适应性搜索：SMA具有自适应调整搜索策略的能力，根据当前的搜索结果调整扩展和收缩策略。
• 全局搜索：通过探索和开发相结合，SMA能够避免局部最优解。

3. SMA-LightGBM的结合

SMA-LightGBM将SMA应用于LightGBM的超参数优化，以提高模型的性能。主要流程如下：

1. 定义优化问题：

   • 目标是优化LightGBM的超参数，如学习率、树的数量、最大深度等。
   • 定义优化目标，如模型在验证集上的性能指标（如均方误差、AUC等）。

2. 初始化SMA：

   • 初始化多个粒子（解），每个粒子代表一组LightGBM的超参数。

3. 评估适应度：

   • 对每组超参数配置，训练LightGBM模型并计算其在验证集上的性能指标。

4. 更新粒子：

   • 使用SMA算法更新粒子的搜索策略。根据每个粒子的适应度调整其位置，以寻找更优的超参数组合。

5. 迭代：

   • 继续评估和更新粒子，直到满足停止准则（如达到最大迭代次数或性能指标收敛）。

6. 选择最佳超参数：

   • 从最终的粒子中选择适应度最佳的超参数配置，作为LightGBM模型的最终设置。

总结

SMA-LightGBM通过将黏菌智能优化算法与LightGBM结合，能够有效地优化LightGBM的超参数，提升模型的性能和准确性。SMA提供了全局搜索能力，以避免局部最优，而LightGBM则提供了高效的树模型学习算法。

二、实验结果

SMA-LightGBM回归预测结果

LightGBM回归预测结果

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

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