分类预测|基于黑翅鸢优化轻量级梯度提升机算法数据预测Matlab程序BKA-LightGBM多特征输入多类别输出 含对比

分类预测|基于黑翅鸢优化轻量级梯度提升机算法数据预测Matlab程序BKA-LightGBM多特征输入多类别输出 含对比

一、基本原理

BKA（Black Kite Algorithm），或称黑翅鸢优化算法，是一种新提出的智能优化算法，灵感来源于黑翅鸢（黑翅鸢科鸟类）的觅食行为和社会行为。该算法用于优化各种问题，包括提升分类预测模型的性能。以下是BKA算法与LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）分类预测模型的详细原理和流程：

BKA（Black Kite Algorithm）的原理

1. 模拟黑翅鸢的行为：

   • 觅食行为：BKA模拟黑翅鸢在觅食过程中表现出的行为，如搜索、猎物追踪和捕捉。这些行为用于指导优化过程中的搜索策略。
   • 社会行为：模拟黑翅鸢在群体中的社会行为，如合作和竞争，以提高优化的效率和准确性。

2. 算法机制：

   • 初始化：在解空间中随机生成一组初始解（即黑翅鸢个体）。
   • 评估：计算每个解的适应度，通常通过目标函数（例如分类精度）来评估。
   • 更新位置：根据黑翅鸢的觅食行为更新解的位置，包括围绕猎物的运动、逐步接近猎物以及捕捉猎物等操作。
   • 选择与迭代：选择适应度较好的解作为新的搜索中心，并迭代更新解的位置，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或收敛）。

LightGBM分类预测模型的原理

1. 构建模型：

   • 决策树学习：LightGBM是基于梯度提升框架的模型，使用决策树来拟合残差，并逐步改进预测。
   • 特征分裂：通过特征分裂来优化树的结构，提高分类精度。

2. 训练过程：

   • 训练集和验证集：将数据集分为训练集和验证集，使用训练集进行模型训练，验证集进行模型评估。
   • 超参数调整：设置模型超参数（如学习率、叶子数、树的深度等），以提高模型的性能。

BKA与LightGBM的模型流程

1. 初始化BKA：

   • 生成初始解：在参数空间中随机生成一组初始解，代表LightGBM模型的初始超参数设置。

2. 评估与优化：

   • 训练与评估：使用LightGBM的当前超参数设置训练模型，并计算模型在验证集上的性能（如准确率、AUC等）。
   • 更新解的位置：根据BKA的机制更新解的位置，改进超参数设置，以优化LightGBM模型的性能。

3. 迭代与收敛：

   • 迭代优化：继续更新解的位置，并在每次迭代中评估新的超参数设置，逐步逼近最优解。
   • 终止条件：当达到最大迭代次数或模型性能不再显著提升时，停止优化过程。

4. 最终模型：

   • 训练最终模型：使用优化后的超参数设置重新训练LightGBM模型，得到最终的分类预测模型。
   • 预测与应用：用最终模型对新数据进行分类预测，应用于实际任务中。

总结

BKA通过模拟黑翅鸢的行为来优化LightGBM模型的超参数设置，从而提升分类预测性能。该过程包括初始化BKA、训练与评估LightGBM模型、更新超参数设置、迭代优化和训练最终模型。结合BKA与LightGBM的优势，可以实现更高效、更准确的分类预测。

二、实验结果

BKA-LightGBM分类预测结果

LightGBM分类预测结果

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  分析数据
num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1);                   % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7;                           % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :);          % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）

%%  设置变量存储数据
P_train = []; P_test = [];
T_train = []; T_test = [];

%%  划分数据集
for i = 1 : num_class
    mid_res = res((res(:, end) == i), :);                         % 循环取出不同类别的样本
    mid_size = size(mid_res, 1);                                  % 得到不同类别样本个数
    mid_tiran = round(num_size * mid_size);                       % 得到该类别的训练样本个数

    P_train = [P_train; mid_res(1: mid_tiran, 1: end - 1)];       % 训练集输入
    T_train = [T_train; mid_res(1: mid_tiran, end)];              % 训练集输出

    P_test  = [P_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, 1: end - 1)];  % 测试集输入
    T_test  = [T_test; mid_res(mid_tiran + 1: end, end)];         % 测试集输出
end

%%  数据转置
P_train = P_train'; P_test = P_test';
T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数  
M = size(P_train, 2);
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 ;

四、代码获取

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