SSA-XGBOOST回归预测 | Matlab 麻雀优化xgboost(SSA-XGBOOST) 回归预测

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🔥 内容介绍

在当今大数据时代，数据回归预测在各个领域中扮演着重要的角色。为了提高预测模型的准确性和效率，研究人员一直在寻找新的优化算法和技术。本文将介绍一种基于麻雀算法SSA优化XGBoost的方法，用于数据回归预测。

XGBoost是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法，以其高效的性能和准确的预测而闻名。然而，XGBoost的性能仍然可以通过进一步优化来提高。为了解决这个问题，我们引入了麻雀算法SSA（Sparrow Search Algorithm）。

麻雀算法SSA是一种基于鸟类觅食行为的优化算法。它模拟了麻雀在觅食过程中的行为，通过搜索和调整参数来寻找最优解。麻雀算法SSA具有全局搜索能力和快速收敛的特点，适用于优化问题。

在我们的方法中，首先使用麻雀算法SSA来优化XGBoost的超参数。超参数是在模型训练之前需要设置的参数，例如学习率、树的数量和深度等。通过使用麻雀算法SSA，我们可以自动调整这些参数，以获得更好的预测性能。

接下来，我们使用优化后的XGBoost模型对数据进行回归预测。回归预测是一种通过建立数学模型来预测连续变量的方法。通过使用XGBoost算法，我们可以更准确地预测目标变量的值，并对未知数据进行预测。

为了评估我们的方法的性能，我们使用了一组实际的数据集进行实验。实验结果表明，基于麻雀算法SSA优化的XGBoost模型在数据回归预测方面表现出色。与传统的XGBoost相比，我们的方法在预测准确性和效率方面都有所提高。

总之，基于麻雀算法SSA优化XGBoost实现数据回归预测是一种有效的方法。它结合了XGBoost的强大预测能力和麻雀算法SSA的全局搜索能力，能够提高预测模型的性能。我们相信这种方法将在未来的数据分析和预测中发挥重要作用，并为各个领域带来更准确、高效的预测结果。

📣 部分代码

function Positions = initialization(SearchAgents_no, dim, ub, lb)%%  初始化%%  待优化参数个数Boundary_no = size(ub, 2); %%  若待优化参数个数为1if Boundary_no == 1    Positions = rand(SearchAgents_no, dim) .* (ub - lb) + lb;end%%  如果存在多个输入边界个数if Boundary_no > 1    for i = 1 : dim        ub_i = ub(i);        lb_i = lb(i);        Positions(:, i) = rand(SearchAgents_no, 1) .* (ub_i - lb_i) + lb_i;    endend

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 赵  桐,刘媛华.基于特征选择的SSA-XGBoost水质量预测研究[J].建模与仿真, 2023, 12(4):11.DOI:10.12677/MOS.2023.124381.

[2] 徐磊,王甜莉,刘松国,等.基于SSA-XGBoost方法的降水变化趋势预测模型[J].地球环境学报, 2020, 11(5):11.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合