改进版标题：基于鲸鱼优化算法的LightGBM多变量回归预测Matlab程序包（WOA-LightGBM）

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简介：
本作品为一种用于多变量回归预测的Matlab程序包，结合了先进的鲸鱼优化算法与高效决策树框架LightGBM，旨在提升模型预测精度和计算效率。 WOA-LightGBM算法：基于鲸鱼优化算法的LightGBM多变量回归预测Matlab程序包。该程序利用WOA算法对LightGBM的参数进行自动化寻优，优化的参数包括叶子数、学习率以及最大迭代次数等。此程序适用于多输入单输出的情况，并能够用于前向时间序列或分类预测任务中的回归分析，其效果如图1所示。此外，还能生成特征重要性图表以供参考使用。该软件包附带测试数据（格式见图2），且代码注释详尽，适合新手用户一键运行main文件。需要注意的是： - 程序已经过调试，无需对原码进行修改即可直接在Excel环境中运行。 - 提供的模型仅用于评估特定数据集的质量，并不能确保所有情况下都能达到预期效果。

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改进版标题：基于鲸鱼优化算法的LightGBM多变量回归预测Matlab程序包（WOA-LightGBM）

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本作品为一种用于多变量回归预测的Matlab程序包，结合了先进的鲸鱼优化算法与高效决策树框架LightGBM，旨在提升模型预测精度和计算效率。 WOA-LightGBM算法：基于鲸鱼优化算法的LightGBM多变量回归预测Matlab程序包。该程序利用WOA算法对LightGBM的参数进行自动化寻优，优化的参数包括叶子数、学习率以及最大迭代次数等。此程序适用于多输入单输出的情况，并能够用于前向时间序列或分类预测任务中的回归分析，其效果如图1所示。此外，还能生成特征重要性图表以供参考使用。该软件包附带测试数据（格式见图2），且代码注释详尽，适合新手用户一键运行main文件。需要注意的是： - 程序已经过调试，无需对原码进行修改即可直接在Excel环境中运行。 - 提供的模型仅用于评估特定数据集的质量，并不能确保所有情况下都能达到预期效果。

基于鲸鱼优化算法的BP神经网络回归预测（WOA-BP）

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简介：本文提出一种结合鲸鱼优化算法与BP神经网络的新型回归预测模型(WOA-BP)，旨在提升复杂数据集下的预测精度和稳定性，适用于金融、气象等领域的精准预测。鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是由Mirjalili等人在2016年提出的一种新型启发式优化方法。该算法的灵感来源于座头鲸群体狩猎的行为，这种行为体现了群居哺乳动物通过合作对目标进行包围和驱赶的方式捕食。具体来说，鲸鱼会围绕着猎物移动以形成包围圈，并利用环形游动及喷出气泡来构建气泡网从而实现捕捉猎物的目的。这种方法被称为泡泡网觅食法。 WOA算法的核心在于模仿座头鲸的这种独特狩猎技巧来进行数学建模和优化问题求解，通过随机或最佳搜索代理模拟包围行为，并利用螺旋模型代表泡泡网捕获机制进行迭代更新以达到寻找最优解决方案的目标。该算法的优点包括操作简便、参数调整需求少以及强大的跳出局部最优点的能力。 WOA的执行步骤如下： 1. 初始化相关参数（如鲸鱼群体数量、最大迭代次数和初始位置）； 2. 根据适应度值确定并选择初始种群中的个体； 3. 计算每个个体的适应度，并选出当前最优的位置点； 4. 通过更新公式计算下一代的鲸鱼位置，直至达到预设的最大迭代数或满足其他停止条件为止。 5. 当算法完成预定次数的迭代后输出全局最佳解。

基于MATLAB的鲸鱼优化算法(WOA)

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本研究介绍了一种基于MATLAB实现的鲸鱼优化算法（WOA），该算法模拟了鲸鱼群体捕食行为，适用于解决复杂优化问题。基于MATLAB的鲸鱼优化算法（WOA）详解，深入浅出的代码注释帮助新手小白轻松掌握。

基于鲸鱼优化算法的BP神经网络回归预测MATLAB代码改进

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本研究提出了一种利用鲸鱼优化算法对BP神经网络进行参数优化的方法，并在MATLAB中实现，以提高其回归预测性能。鲸鱼优化算法（WOA）用于优化BP神经网络回归预测的MATLAB代码。可以直接运行EXCEL格式的数据集，并且可以方便地更换数据。如在使用过程中遇到问题，请在评论区留言。

基于鲸鱼算法(WOA)优化的极限梯度提升树(XGBoost)回归预测模型，含多变量输入，评价指标包括：

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本研究提出一种基于鲸鱼算法优化的XGBoost回归预测模型，采用多变量输入，通过评估多个性能指标展现其优越性。鲸鱼算法(WOA)被用来优化极限梯度提升树XGBoost回归预测模型，并构建了WOA-XGBoost多变量输入模型。该模型的评价指标包括R2、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均相对百分比误差）。代码质量高，易于学习和替换数据。

lightGBM回归预测的代码

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本段代码实现使用LightGBM算法进行回归预测。通过构建训练模型并对数据集进行拟合，以达到高效准确地预测连续值目标变量的目的。 lightGBM回归预测代码可以用于实现高效的机器学习模型训练与评估过程。该方法基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT），但通过优化算法提升了传统GBDT的运行效率，适用于处理大规模数据集上的回归问题。在编写和使用此类代码时，请确保安装了lightgbm库，并且已经准备好用于建模的数据集。首先需要对原始数据进行预处理工作，包括缺失值填充、特征选择以及类别变量编码等步骤；然后定义模型参数并训练模型；最后利用测试集评估预测性能。为了更好地理解和应用此代码，在实践中可以尝试调整不同超参数组合以优化结果，并探索不同的特征工程技术来提高模型的泛化能力。

【BWO-SVR回归预测】利用白鲸优化算法改进支持向量机回归预测的MATLAB代码

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本项目采用白鲸优化算法对支持向量机回归模型进行参数优化，旨在提升预测精度，并提供基于MATLAB实现的完整代码。该资源提供了一种使用白鲸优化算法（BWO）对支持向量机回归预测模型进行优化的MATLAB代码，即BWO-SVR，并可直接运行。数据集为EXCEL格式，用户可以轻松更换数据。运行结果包括训练集和测试集中预测值与实际值对比图、误差图像以及适应度曲线图像。此外，该代码还包含了各种误差指标计算功能，如RMSE（均方根误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）、MAE（平均绝对误差）及拟合优度R2的计算结果。

WOA算法（鲸鱼优化算法）MATLAB代码

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这段内容提供了一套基于MATLAB编写的WOA算法（鲸鱼优化算法）代码资源。该代码适用于科研人员和工程师进行智能计算、优化问题的研究与应用开发，是理解和实现鲸鱼优化算法的重要工具。基于原始鲸鱼优化算法的函数寻优方法包含23种测试函数，并且可以方便地进行扩展。通过添加一些种群初始化策略和自适应参数调整策略，能够显著提高寻优性能。代码注释详细，便于理解与使用。

基于鲸鱼算法（WOA）优化的BP神经网络回归预测，适用于多变量输入和单输出模型，评估指标包括R2、MAE、MSE等。

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本研究提出了一种基于鲸鱼算法优化的BP神经网络模型，用于处理复杂的多变量到单输出的回归问题。通过改进传统BP网络的学习效率与预测准确性，该方法在R²、均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）等关键评估指标上表现优异，为相关领域的数据预测提供了一个有效工具。鲸鱼算法（WOA）优化BP神经网络回归预测模型适用于多变量输入单输出的情况。该方法的评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量高且易于学习与数据替换。

基于鲸鱼优化算法WOA优化LSTM参数，并构建多特征输入的单变量预测模型，结合WOA-LSTM方法进行分析

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本研究采用鲸鱼优化算法（WOA）优化长短期记忆网络（LSTM）参数，构建多特征输入的单变量预测模型，以提高预测精度和效率。本段落介绍了一种使用鲸鱼优化算法（WOA）来优化长短期记忆网络（LSTM）的学习率和其他参数的方法，并构建了一个多特征输入单个因变量输出的预测模型。同时，利用改进后的WOA-LSTM模型进行未来数据的预测研究。程序代码包含详细的注释，可以直接替换其中的数据使用。编程语言为MATLAB。