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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）

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简介：
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。

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  • 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）
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    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。
     
  • 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。
     
  • 基于OOA-LSSVM鱼鹰优化算法的MATLAB数据多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目运用OOA-LSSVM鱼鹰优化算法实现MATLAB环境下数据的多输入单输出回归预测，提供完整的源代码和相关数据集。 Matlab基于OOA-LSSVM鱼鹰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 1. 数据集文件名为data，包含6个特征的输入变量以及一个目标输出变量。 2. 主程序为main.m，其余均为函数文件且无需运行。 3. 使用鱼鹰算法优化最小二乘支持向量机中的RBF核函数参数gam和sig。 4. 确保将所有代码和数据放置在同一文件夹内，并使用Matlab 2018及以上版本进行运行。 5. 运行后，命令窗口会输出包括R²、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）和MBE（均值偏差）在内的多项评价指标结果。 6. 程序能够生成预测效果图、迭代优化图以及相关分析图等可视化内容。 7. 代码采用参数化编程方式，方便用户调整各项参数；同时注释详尽，便于理解程序逻辑。 8. 此项目适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业的大学生课程设计、期末作业或毕业论文制作。 该算法仿真工作由一位在某知名技术公司工作的资深工程师完成。他拥有超过八年的Matlab与Python编程经验，在智能优化算法、神经网络预测模型构建以及信号处理等领域具有丰富的实践经验，同时也擅长元胞自动机等多种领域的算法仿真实验研究。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于霜冰优化算法的RIME-HKELM回归预测(MATLAB完整源码及数据)(多输入单输出)
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    本研究采用霜冰优化算法改进的HKELM模型进行回归预测，适用于多输入单输出问题。附有MATLAB完整源码和所需数据集。 基于霜冰优化算法的混合核极限学习机RIME-HKELM回归预测（多输入单输出），提供MATLAB完整源码及数据。程序已调试好，无需更改代码即可直接使用！输入数据格式为Excel。 该RIME算法较为新颖，在知网中的发文量较少，具有一定的创新性，适合用于发表论文。 代码包含详细的中文注释，并配有5张图表以供参考和展示预测结果。评价指标包括：决定系数（$R^2$）、平均绝对误差（MAE）、均值偏差误差（MBE）、平均绝对百分比误差（MAPE）及均方根误差（RMSE），代码质量高，便于学习与数据替换。
     
  • 基于 MATLAB 的 PSO-SVM 多输入单输出回归预测实现（含完整代码及数据）
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    本项目采用MATLAB编程环境，结合粒子群优化算法(PSO)与支持向量机(SVM)，实现多输入单输出的回归预测模型，并提供完整的源代码和测试数据。 本段落介绍了使用MATLAB搭建基于粒子群优化（PSO）和支持向量机(SVM)方法进行多输入单输出数据回归预测的流程。文章详细描述了从原始数据处理到训练完成模型的所有步骤，包括生成模拟数据、设计PSO-SVM框架、训练和预测以及后续的表现评估与结果可视化。文中还提供了实现过程中所使用的全部MATLAB脚本代码，并给出了一些潜在改进策略以供未来研究者探索。 本段落适用于机器学习领域的研究人员和技术人员，特别是那些希望深入了解并操作基于MATLAB的回归任务的专业人士。主要针对具有多维度输入特点的任务情境下对未知数据进行精准度预测的目标设定；通过利用粒子群优化来选取更加有效的超参数组合，以此增强回归建模的实际性能。 鉴于项目细节较为复杂，建议具备一定数据科学知识背景或拥有基本机器学习理解和操作经验的人士阅读。为了更好地理解与验证文中知识点的正确性和有效性，读者可以尝试亲自执行代码以体验整个实施流程。
     
  • 基于Matlab的WOA-BP算法优化多输入多输出预测及其完整源码与数据
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    本项目基于Matlab开发，结合鲸鱼优化算法（WOA）改进BP神经网络模型，用于提升多输入多输出系统的预测精度，并提供完整的代码和数据支持。 使用Matlab实现WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络进行多输入多输出预测（包含完整源码和数据）： 1. 数据集名为data，包括10个输入特征和3个输出变量。 2. main.m是主程序文件。 3. 在命令窗口中会显示MBE、MAE和R²值。可以在下载区获取相关代码及数据内容。 4. 提供案例数据可以直接运行，并能够一键生成图表展示结果。 5. 确保将所有程序和数据放置于同一文件夹内，且使用Matlab 2023及以上版本进行环境配置。 6. 此代码具有参数化编程的特点，方便用户调整相关设置；同时，其编写思路清晰、注释详尽。