DBO优化LSBoost回归预测matlab

本 Matlab 代码聚焦于基于蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimizer,简称 DBO)的 LSBoost 回归预测。DBO 是一种在 2022 年底新提出的群智能优化算法,其灵感源自蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃以及繁殖等行为。
数据来源

数据采用 Excel 格式的股票预测数据。为保证模型的有效性与泛化能力,数据集按 8:1:1 的比例,精心划分为训练集、验证集和测试集。
代码结构

模块化设计:代码依据功能模块划分,清晰涵盖数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等部分。这一设计极大地提升了代码的可读性与可维护性,便于开发人员理解与修改。

数据处理流程:数据处理流程严谨清晰。首先对数据进行标准化处理,采用 Zscore 标准化方法,确保数据处于统一尺度。随后,将数据精准分为训练集、验证集和测试集,为模型训练的准确性与可靠性奠定坚实基础。
结果展示

通过绘制 DBO 寻优过程的收敛曲线,以及训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图,实现结果可视化。这种直观的展示方式,能帮助用户快速理解算法与模型的性能,洞察模型的预测效果。

同时输出多个评价指标:

平均绝对误差(MAE)

平均相对误差(MAPE)

均方误差(MSE)

均方根误差(RMSE)

R方系数(R2)

代码有中文介绍。
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