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

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

文章目录

• 一、基本原理
• • • 原理概述
    • 流程
    • 注意事项
• 二、实验结果
• 三、核心代码
• 四、代码获取
• 五、总结

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

1. 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。
2. 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

1. 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）。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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

%%  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