回归预测|基于小龙虾优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序COA-LightGBM 多特征输入单输出 含基础模型

回归预测|基于小龙虾优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序COA-LightGBM 多特征输入单输出 含基础模型

一、基本原理

COA-LightGBM 多特征输入单输出回归预测的原理和流程

1. 概述：
COA-LightGBM结合了蟋蟀优化算法（COA）与LightGBM（Light Gradient Boosting Machine），旨在进行多特征输入的单输出回归预测。COA是一种新兴的启发式优化算法，适用于寻找最优解，而LightGBM是一种高效的梯度提升决策树框架，广泛应用于机器学习中的回归和分类任务。

2. 原理：

2.1 蟋蟀优化算法（COA）

• 定义： COA模拟蟋蟀在自然环境中的行为，利用其觅食和竞争策略来寻找最优解。
• 特点：
  • 强大的全局搜索能力，能够有效地避免局部最优。
  • 适合处理复杂的优化问题，尤其是在参数调优方面。

2.2 LightGBM

• 定义： LightGBM是基于梯度提升框架的决策树算法，专为高效训练大规模数据集而设计。
• 特点：
  • 使用基于直方图的决策树学习，提升了训练速度和内存效率。
  • 支持类别特征的直接处理，减少预处理工作。
  • 能够处理大规模数据，适合多特征的输入场景。

3. 流程：

3.1 数据准备

• 收集数据： 获取与目标变量相关的多特征时间序列或其他类型数据。
• 预处理： 数据清洗、缺失值处理、标准化/归一化，并划分为训练集和测试集。

3.2 模型构建

• 选择LightGBM作为基础模型：
  • 定义LightGBM的基本参数，如学习率、树的深度、叶子数等。

3.3 参数优化

• 使用COA优化LightGBM参数：
  • 确定优化目标，如均方误差（MSE）。
  • 通过COA算法对LightGBM的超参数进行优化，自动寻找最佳参数组合。
  • 迭代更新参数，评估模型效果，以获得最优解。

3.4 模型训练

• 训练LightGBM模型：
  • 使用训练集数据进行模型训练。
  • 监控训练过程中的损失值，采用早停策略防止过拟合。

3.5 模型评估

• 性能评估：
  • 在测试集上评估模型的预测能力，使用指标如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。
  • 可视化实际值与预测值之间的关系。

3.6 应用

• 进行预测： 利用训练好的LightGBM模型对新的多特征输入数据进行回归预测。

总结

COA-LightGBM融合了蟋蟀优化算法的全局搜索能力与LightGBM的高效性，适用于多特征输入的回归预测任务。通过系统的数据准备、模型构建、参数优化和模型评估流程，可以显著提高预测的准确性和效率。

二、实验结果

1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；

2.excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；

3.命令窗口输出R2、MSE、MAE；

4.可视化：代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。
COA-LightGBM实验结果

LightGBM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 = 0.8;                              % 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
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, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%%  数据平铺
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

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