代码原理
基于XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）的方法可以用于处理单输入单输出的数据时序预测任务。XGBoost是一种梯度提升树模型，能够有效地处理复杂的特征关系、处理高维稀疏数据，并且具有较好的预测能力和鲁棒性。以下是基于XGBoost的数据时序预测的一般步骤：
1. 数据准备：收集和整理单输入单输出的时序数据，确保数据整齐并且可供模型训练和测试。
2. 数据特征提取：根据时序预测的需求，可能需要对输入数据进行适当的特征提取，以便于模型的学习。
3. 数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便于模型训练和评估。
4. 搭建XGBoost模型：构建一个基于XGBoost的回归模型，用于学习输入数据和输出数据之间的映射关系。
5. 模型训练：使用训练集数据对XGBoost模型进行训练，以学习输入数据和输出数据之间的非线性关系。
6. 模型调参：调整模型的超参数，如学习率、树的数量、叶子节点的深度等，以获得更好的性能。
7. 模型验证：使用验证集数据对训练好的模型进行验证，评估模型的泛化能力和性能。
8. 模型评估和预测：使用测试集数据对模型进行最终评估，并利用训练好的XGBoost模型对未来的时序数据进行预测。
XGBoost通过梯度提升的方式不断迭代更新模型，能够逐步改进模型的准确性，具有较好的泛化能力。在实际应用中，可以通过交叉验证、网格搜索等技术来选择最佳的超参数组合和优化模型性能。
部分代码
%% 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%% 导入数据data = readmatrix('风电场预测.xlsx');data = data(5665:8640,12); %选取3月份数据[h1,l1]=data_process(data,24); %步长为24，采用前24个时刻的温度预测第25个时刻的温度res = [h1,l1];num_samples = size(res,1); %样本个数% 训练集和测试集划分outdim = 1; % 最后一列为输出num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例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);
