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MATLAB中的XGBoost：多输入单输出回归预测（含完整源码和数据）

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简介：
本项目展示了如何在MATLAB中使用XGBoost进行多输入单输出的回归预测。包含详尽代码及所需数据，适合初学者快速上手实践。 回归预测 | MATLAB实现XGBoost多输入单输出（完整源码和数据）。适用于MATLAB2018b及以上版本。

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  • MATLAB中的XGBoost：多输入单输出回归预测（含完整源码和数据）
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    本项目展示了如何在MATLAB中使用XGBoost进行多输入单输出的回归预测。包含详尽代码及所需数据，适合初学者快速上手实践。 回归预测 | MATLAB实现XGBoost多输入单输出（完整源码和数据）。适用于MATLAB2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的DBN回归预测（含多输入单输出完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，实现深度信念网络(DBN)用于回归预测任务，支持多输入单输出模式，并提供完整的代码和测试数据集。 回归预测 | MATLAB实现DBN（深度置信网络）多输入单输出（完整源码和数据）。适用于MATLAB2018b及以上版本的运行环境。
     
  • 基于MATLAB的SSA-XGBoost多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB实现SSA-XGBoost模型，用于多输入变量的回归预测分析，并提供完整代码与数据集供研究参考。 MATLAB实现SSA-XGBoost多输入回归预测（完整源码和数据）。使用麻雀算法优化XGBoost模型，处理的数据为具有7个特征的多输入回归类型，并输出一个变量。如果遇到程序乱码问题，请用记事本打开并复制到你的文件中解决。运行环境要求MATLAB2018b及以上版本。
     
  • MATLAB中的PSO-LSTM回归预测（多输入单输出）及完整源码与数据
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    本项目介绍了一种结合粒子群优化(PSO)和长短期记忆网络(LSTM)的方法，用于实现MATLAB环境下的多输入单输出回归预测。提供完整代码和数据集以供学习参考。 回归预测 | MATLAB实现PSO-LSTM多输入单输出（完整源码和数据）。本次运行测试环境为MATLAB2020b，实现了PSO-LSTM在多输入单输出预测中的应用。
     
  • MATLAB中的GRU回归预测：多输入单输出的完整源码与数据实现
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    本项目提供了一个基于MATLAB的完整解决方案，用于演示如何使用GRU神经网络进行多输入单输出的时间序列回归预测。其中包括详细注释的代码和配套的数据集，适合于科研及工程应用中的时间序列分析任务。 回归预测 | 使用MATLAB实现GRU（门控循环单元）多输入单输出模型。此项目适用于MATLAB 2020b及以上版本的运行环境，并提供完整源码及数据。
     
  • MATLAB中的CNN（卷积神经网络）多输入单输出回归预测（含完整源码和数据）
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    本项目利用MATLAB实现了一个基于CNN的多输入单输出回归模型，旨在进行精准的数据预测。包含详细注释的源代码及必要的训练数据一应俱全，便于学习与实践。 回归预测 | MATLAB实现CNN（卷积神经网络）多输入单输出（完整源码和数据）。适用于MATLAB2018b及以上版本的运行环境。
     
  • MATLAB中的CNN-LSTM回归预测：多输入单输出的完整源码与数据实现
    优质
    本项目提供了一个使用MATLAB实现的CNN-LSTM模型，用于处理多输入单输出的回归预测问题。包含完整的代码和所需数据集，便于研究和学习。 回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM多输入单输出（完整源码和数据）。本次运行测试环境为MATLAB 2020b，实现了基于CNN-LSTM的多输入单输出预测模型。
     
  • 基于TSO-XGBoost金枪鱼算法优化XGBoost的多输入单输出数据回归预测及其Matlab实现（含完整源码和数据）
    优质
    本研究提出了一种结合TSO-XGBoost算法的优化模型，用于提高多输入单输出数据集上的回归预测精度，并提供了详细的MATLAB代码与测试数据。 Matlab实现基于TSO-XGBoost金枪鱼算法优化XGBoost多输入单输出数据回归预测。本项目包括完整的源码和Excel格式的数据文件，方便用户替换数据进行实验。程序出现乱码时可以尝试用txt打开并复制到你的工作环境中。该模型使用7个特征作为输入，预测一个变量的值，并通过金枪鱼算法优化XGBoost的关键参数（最大迭代次数、深度、学习率）。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSEP和MAPE等，便于用户进行性能评估与数据替换实验。
     
  • 基于XGBoost算法的回归预测——多输入单输出
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    本研究采用XGBoost算法进行回归分析和预测，构建了多输入单输出模型，有效提升了预测精度与效率。 文本涉及数据集的使用，主函数的设计以及训练模型与预测模型的过程。