时序预测|基于灰狼优化LightGBM的时间序列预测Matlab程序GWO-LightGBM 单变量和多变量 含基础模型
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一、基本原理
时序预测中使用灰狼优化（GWO）结合LightGBM的流程大致如下：
原理概述
- 灰狼优化（GWO）：模拟灰狼捕猎行为的优化算法，通过对狼群的领导者（猎手）进行模拟搜索来优化模型参数。
- LightGBM：一种高效的梯度提升树算法，适用于大规模数据集，尤其是在特征维度高时表现优秀。
流程
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数据准备：
- 收集并预处理时间序列数据，分为训练集和测试集。
- 对数据进行平稳性检验和特征工程（如滑动窗口法）。
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模型构建：
- 基础模型：可以使用传统的时序预测模型（如ARIMA、SARIMA等）进行基线比较。
- LightGBM模型：设定初步的LightGBM参数。
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优化步骤：
- 初始化狼群：生成初始的狼群位置（即参数组合）。
- 评估适应度：使用交叉验证计算每组参数下LightGBM的预测性能（如MSE、RMSE）。
- 更新位置：根据适应度和GWO算法更新狼群的位置，模拟猎捕过程。
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参数优化：
- 在一定的迭代次数内重复评估和更新位置，最终找到最优参数组合。
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模型训练与评估：
- 使用优化后的参数训练LightGBM模型。
- 在测试集上评估模型性能，比较基础模型和GWO-LightGBM的效果。
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结果分析：
- 可视化预测结果与实际值的比较。
- 分析不同参数对模型性能的影响。
注意事项
- 在实际应用中，确保数据预处理充分，避免信息泄露。
- 调整GWO和LightGBM的超参数以获得更好的性能。
- 考虑多变量预测时，特征选择与组合的重要性。
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。
GWO-LightGBM单变量时序预测结果
GWO-LightGBM多变量时序预测结果
LightGBM多变量时序预测结果
三、核心代码
matlab
%% 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