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及文章作者：机器学习之心
摘要：创新首发！秋日私语！LightGBM+BO-Transformer-GRU多变量回归交通流量预测(Matlab)
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基本介绍
1.Matlab实现LightGBM+BO-Transformer-GRU多变量回归预测，LightGBM+BO-Transformer-GRU/LightGBM+Bayes-Transformer-GRU（程序可以作为一区级论文代码支撑，目前尚未发表）；
2.LightGBM用于提取数据关键特征后输入BO-Transformer-GRU模型之中，贝叶斯优化参数为：学习率，GRU隐含层节点，正则化参数，运行环境为Matlab2023b及以上；
3.数据集excel，交通流数据，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价。
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数据集
2.2
运行效果
完整代码链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpuXmJlx
也可扫描二维码：
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%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 加载工具箱loadlibrary('lib_lightgbm.dll', 'c_api.h')%% 数据分析num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例outdim = 1; % 最后一列为输出num_samples = size(res, 1); % 样本个数%res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%% 矩阵转置p_train = p_train'; p_test = p_test';t_train = t_train'; t_test = t_test';%% 加载数据到 GBMpv_train = lgbmDataset(p_train);setField(pv_train, 'label', t_train);
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嗯，细心的你会发现：https://mbd.pub/o/slowtrain/work
博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析。科研课题模型定制/横向项目模型仿真/职称学术论文辅导/模型程序讲解均可联系本人唯一QQ1153460737（其他均为盗版，注意甄别）
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