时序预测 | Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测

时序预测 | Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测

目录

    • [时序预测 | Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测](#时序预测 | Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测)

效果一览

基本描述

时序预测 | Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测。

Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测(完整源码和数据)

1.data为数据集,单变量时间序列数据集。

2.CNN_XGBoostTS.m为主程序文件,其他为函数文件,无需运行;

3.评价指标R2、MAE、MAPE、MSE、RMSE;

4.注意程序和数据放在一个文件夹,文件夹不可以XGBoost命名,因为有函数已经用过,运行环境为Matlab2020及以上。

程序设计

clike 复制代码
Function_name='F1'; % Name of the test function that can be 
end
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  设置必要的指针
h_test_ptr = libpointer;
h_test_ptr_ptr = libpointer('voidPtrPtr', h_test_ptr);
test_ptr = libpointer('singlePtr', single(p_test));
calllib('xgboost', 'XGDMatrixCreateFromMat', test_ptr, rows, cols, model.missing, h_test_ptr_ptr);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  预测
out_len_ptr = libpointer('uint64Ptr', uint64(0));
f = libpointer('singlePtr');
f_ptr = libpointer('singlePtrPtr', f);
calllib('xgboost', 'XGBoosterPredict', h_booster_ptr, h_test_ptr, int32(0), uint32(0), int32(0), out_len_ptr, f_ptr);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  提取预测
n_outputs = out_len_ptr.Value;
setdatatype(f, 'singlePtr', n_outputs);
------------------------------------------------
版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124929272

参考资料

1\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127596777?spm=1001.2014.3001.5501 \[2\] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/86830096?spm=1001.2014.3001.5501

相关推荐
mailangduoduo9 天前
基于深度学习的图片识别系统(下)
人工智能·深度学习·计算机视觉·ocr·卷积神经网络
豆芽81910 天前
深度学习核心算法
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉·卷积神经网络
豆芽81912 天前
神经网络知识点整理
人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·机器学习·卷积神经网络·循环神经网络
天行者@22 天前
卷积神经网络(笔记03)
人工智能·笔记·深度学习·神经网络·机器学习·cnn·卷积神经网络
LChuck23 天前
ResNet50深度解析:原理、结构与PyTorch实现
数据结构·人工智能·pytorch·深度学习·神经网络·分类·卷积神经网络
小圆圆66624 天前
一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(6)迁移学习
人工智能·深度学习·卷积神经网络·迁移学习
小圆圆66624 天前
一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(5)使用预训练模型
人工智能·python·深度学习·卷积神经网络
arbboter1 个月前
【AI实践】基于TensorFlow/Keras的CNN(卷积神经网络)简单实现:手写数字识别的工程实践
人工智能·tensorflow·卷积神经网络·keras·图像识别·局部特征提取·简单cnn实现
盼小辉丶1 个月前
TensorFlow深度学习实战(9)——构建VGG模型实现图像分类
深度学习·卷积神经网络·tensorflow2
紫雾凌寒1 个月前
计算机视觉基础|卷积神经网络:从数学原理到可视化实战
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·计算机视觉·cnn·卷积神经网络