目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1 XGBoost算法原理
4.2 XGBoost优化
5.算法完整程序工程
1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
matlab2024b
3.部分核心程序
(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)
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for i=1:Iter
i
for j=1:Npeop
rng(i+j)
if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j)
p1(j,:) = x1(j,:);%变量
pbest1(j) = func_obj(x1(j,:));
end
if pbest1(j)<gbest1
g1 = p1(j,:);%变量
gbest1 = pbest1(j);
end
v1(j,:) = 0.8*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c2*rand*(g1-x1(j,:));
x1(j,:) = x1(j,:)+v1(j,:);
for k=1:dims
if x1(j,k) >= tmps(2,k)
x1(j,k) = tmps(2,k);
end
if x1(j,k) <= tmps(1,k)
x1(j,k) = tmps(1,k);
end
end
for k=1:dims
if v1(j,k) >= tmps(2,k)/2
v1(j,k) = tmps(2,k)/2;
end
if v1(j,k) <= tmps(1,k)/2
v1(j,k) = tmps(1,k)/2;
end
end
end
gb1(i)=gbest1
end
figure;
plot(gb1,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('优化迭代次数');
ylabel('适应度值');
grid on
X = g1;
%Xgboost训练
Nets = func_Xgboost_train(Xtrain_norm, Ytrain_norm, paramters);
%预测
Pred_trainy = func_Xgboost_test(Nets,Xtrain_norm);
Pred_testy = func_Xgboost_test(Nets,Xtest_norm);
%反归一化
Pred_trainy2 = Pred_trainy.*max(Ytrain)+Ym;
Pred_testy2 = Pred_testy.*max(Ytrain)+Ym;
figure;
plot(Ytrain,'r')
hold on
plot(Pred_trainy2,'b')
xlabel('NO.')
ylabel('时间序列预测结果')
title('XGBoost训练集效果')
legend('真实值','预测值')
grid on
figure;
plot(Ytest,'r')
hold on
plot(Pred_testy2,'b')
xlabel('NO.')
ylabel('时间序列预测结果')
title('XGBoost测试集效果')
legend('真实值','预测值')
grid on
rmse = mean((Pred_testy2(:)-Ytest(:)).^2);% 计算均方根误差
rmse
save R2.mat Pred_testy2 Ytest rmse gb1
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4.算法理论概述
序列预测在金融、气象、工业控制等领域具有广泛应用,其核心目标是通过历史数据推断未来趋势。传统的时间序列预测方法如 ARIMA、LSTM 等在处理非线性、高维数据时存在局限性。XGBoost(Extreme Gradient Boosting)作为一种高效的梯度提升框架,在结构化数据预测中表现优异,但其性能高度依赖超参数的选择。粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的随机优化算法,能够在复杂搜索空间中快速找到全局最优解。将 PSO 与 XGBoost 结合,可自动优化模型超参数,显著提升序列预测精度。
4.1 XGBoost算法原理
XGBoost通过加法模型构建预测函数:
目标函数
梯度提升
树的生成
4.2 XGBoost优化
在XGBoost优化中,适应度函数通常选择验证集上的均方根误差(RMSE)。
XGBoost 的关键超参数包括:
学习率(learning_rate)
最大树深度(max_depth)
子样本比例(subsample)
列采样比例(colsample_bytree)
基于PSO的XGBoost序列预测算法通过粒子群优化自动搜索最优超参数,显著提高了预测精度。实验结果验证了该方法的有效性,为序列预测提供了一种高效的解决方案。未来可进一步研究多目标优化和并行计算以提升算法性能。
5.算法完整程序工程
OOOOO
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