基于GOSO/ISO改进算法的XGBoost回归预测模型及其混沌映射与反向学习策略的应用

上传者: MZiRPMmiZ | 上传时间: 2025-04-29 16:28:37 | 文件大小: 4.12MB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文详细介绍了如何利用改进版蛇优化算法(GOSO/ISO)优化XGBoost的回归预测模型。首先,通过混沌映射初始化种群,使初始解更加均匀分布,避免随机初始化的局限性。其次,采用减法优化器改进位置更新公式,增强算法的勘探能力和收敛速度。最后,加入反向学习策略,帮助算法跳出局部最优解。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖混沌映射、减法优化器、反向学习以及XGBoost参数调优的具体步骤。此外,还讨论了多种评价指标如MAE、MSE、RMSE、MAPE和R²,用于全面评估模型性能。 适合人群:具备一定机器学习和MATLAB编程基础的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要高效调优XGBoost参数的回归预测任务,特别是在处理复杂非线性关系的数据集时。目标是提高模型的预测精度和收敛速度,减少人工调参的时间成本。 其他说明:文中提到的方法已在多个数据集上进行了验证,如电力负荷预测、混凝土抗压强度预测等,取得了显著的效果提升。建议读者在实践中结合具体应用场景调整参数范围和混沌映射类型。

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