回归预测|基于黑翅鸢优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础LightGBM

回归预测|基于黑翅鸢优化LightGBM的数据回归预测Matlab程序 多特征输入单输出 含基础LightGBM

一、基本原理

LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一种高效的梯度提升决策树（GBDT）模型，特别适合大规模数据集和高维度特征。在回归预测中，LightGBM通过构建决策树模型来进行预测，而其高效性和准确性主要来自于其算法优化和特性。

BKA（Black Kite Algorithm）是一种新型的优化算法，类似于其他优化算法如遗传算法、粒子群优化等，用于寻找问题的最优解。BKA是基于黑翅鸢的行为模式设计的，通常用于优化问题的求解。

结合BKA和LightGBM的回归预测，整体的原理和流程可以分为以下几个步骤：

1. 数据准备

数据清洗和预处理：

• 清洗数据，处理缺失值和异常值。
• 特征工程：对数据进行特征选择、特征缩放、编码等处理，以提高模型性能。

数据划分：

• 将数据集划分为训练集和测试集（有时还会有验证集）。

2. LightGBM模型构建

初始化模型：

• 定义LightGBM回归模型，包括设置超参数，如树的深度、学习率、叶子数等。

训练模型：

• 使用训练集数据训练LightGBM模型。LightGBM通过构建多个决策树，并在每棵树上优化损失函数，从而逐步提高预测性能。

参数调优：

• 利用交叉验证等方法优化模型参数，通常需要调整超参数以获得最佳模型性能。

3. BKA优化

优化目标：

• 使用BKA算法优化LightGBM模型的超参数。BKA通过模拟黑翅鸢的行为来搜索最佳的超参数组合。

BKA流程：

1. 初始化种群： 生成一组随机超参数组合作为初始种群。
2. 评估适应度： 使用每组超参数训练LightGBM模型，并评估其性能（如均方误差或其他回归指标）。
3. 选择和更新： 根据适应度选择优秀的超参数组合，并通过黑翅鸢的行为模拟（如觅食、飞行）来更新种群。
4. 迭代优化： 重复选择和更新步骤，逐步找到性能最佳的超参数组合。

4. 模型评估

模型测试：

• 使用测试集数据评估优化后的LightGBM模型，计算预测性能指标，如均方误差（MSE）、均绝对误差（MAE）等。

模型验证：

• 确保模型在未见数据上的表现良好，避免过拟合。

5. 结果分析

分析预测结果：

• 解释模型预测结果，评估其实际应用价值。

调整和改进：

• 根据结果和反馈进一步调整模型和优化过程。

总结

将BKA优化算法与LightGBM回归模型结合使用的主要优势在于，BKA可以通过模拟自然行为来高效地搜索和优化LightGBM的超参数，从而提升模型的预测性能和稳定性。整体流程包括数据准备、LightGBM模型构建、BKA优化、模型评估和结果分析。通过这一过程，可以得到一个性能优越的回归模型。

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。
BKA-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

斯

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