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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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）和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

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