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
Dfreedom.2 天前
卷积神经网络(CNN)全面解析
人工智能·神经网络·cnn·卷积神经网络
zhan1145147 天前
解析平面卷积/pytorch的nn.Conv2d的计算步骤,in_channels与out_channels如何计算而来
人工智能·pytorch·深度学习·cnn·卷积神经网络
TGITCIC9 天前
通过神经网络手搓一个带finetune功能的手写数字识别来学习“深度神经网络”
人工智能·深度学习·机器学习·卷积神经网络·dnn·文字识别·识别数字
时序大模型9 天前
KDD2025 |DUET:时间 - 通道双聚类框架,多变量时序预测的 “全能选手”出现!
人工智能·机器学习·时间序列预测·时间序列·kdd2025
CLubiy12 天前
【研究生随笔】Pytorch中的卷积神经网络(2)
人工智能·pytorch·python·深度学习·cnn·卷积神经网络·池化
mailangduoduo12 天前
残差网络的介绍及ResNet-18的搭建(pytorch版)
人工智能·深度学习·残差网络·卷积神经网络·分类算法·1024程序员节
Light6018 天前
深度学习 × 计算机视觉 × Kaggle(上):从理论殿堂起步 ——像素、特征与模型的进化之路
人工智能·深度学习·计算机视觉·卷积神经网络·transformer·特征学习
取酒鱼食--【余九】1 个月前
深度学习经典网络解析:ResNet
网络·人工智能·深度学习·神经网络·resnet·卷积神经网络·残差神经网络
孤狼warrior1 个月前
爬虫+卷积神经网络项目实战解析——对图像狗的识别分类
人工智能·爬虫·神经网络·cnn·卷积神经网络
qq_340474021 个月前
0.6 卷积神经网络
人工智能·神经网络·cnn·卷积神经网络