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[独家原创]基于LightGBM+BKA-Transformer-GRU多变量回归预测 Matlab代码

目录

1、代码简介

2、代码运行结果展示

3、代码获取


1、代码简介

【独家原创】LightGBM+BKA-Transformer-GRU多变量回归预测 Matlab代码

基于轻量级梯度提升机(LightGBM)结合黑翅鸢算法(BKA)优化Transformer结合门控循环单元(GRU)的数据多变量回归预测,Matlab代码,可直接运行,适合小白新手

其中采用LightGBM对原始数据的关键特征(重要度高的)进行提取(可自定义个数),作为BKA-Transformer-GRU模型的输入,本程序采用的数据集为:UCI《共享电车租赁数据集》。数据集来自波尔图大学实验室,输入特征有:季节,年份,月份,小时,节假日,工作日,天气,温度,标准化的体感温度,湿度,风速,休闲用户数,注册用户数共13个特征值,输出为租赁自行车总数。

BKA优化的超参数为:隐藏层节点数、正则化系数、初始化学习率

1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!

2.Transformer 作为一种创新的神经网络结构,深受欢迎。采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘,可以提高光伏功率、负荷预测的准确性。

3.黑翅鸢优化算法 Black-winged Kite Algorithm,BKA。该算法是一种受黑翅鸢迁徙和捕食行为启发的元启发式优化算法。该成果于2024年3月发表在SCI权威1区top期刊Artifcial Intelligence Review。目前没人用,需要论文的抓紧了!这就是机会!(赠送原算法文献)

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上【如果没有可私信我,我赠送】

2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等,图很多,符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰,质量极高

4️⃣、赠送测试数据集,可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

2、代码运行结果展示

3、代码获取

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