时序预测 | MATLAB实现BKA-XGBoost(黑翅鸢优化算法优化极限梯度提升树)时间序列预测

预测效果

基本介绍

Matlab实现BKA-XGBoost时间序列预测，黑翅鸢优化算法优化极限梯度提升树，优化最大迭代次数，深度，学习率；
1.data为数据集，单变量时间序列数据集。
2.main.m为主程序文件，其他为函数文件，无需运行;
3.评价指标R2、MAE、MAPE、MSE、MBE；
4.注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2018及以上。

模型描述

黑翅鸢算法（Black-winged kite algorithm，BKA）由Wang Jun等人于2024年提出，该算法受黑翅鸢的迁徙和掠食行为启发而得。BKA集成了柯西突变策略和领导者策略，增强了算法的全局搜索能力，提高了算法的收敛速度。

程序设计

• 完整代码和数据下载：MATLAB实现SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)时间序列预测

--------------------------------------------------------------------------------
%%
%________________________________________________________ ________________%
%  Black-winged Kite Algorithm (BKA) source codes                         %
%                                                                         %
%%%%  Black-winged Kite Algorithm
function [Best_Fitness_BKA,Best_Pos_BKA,Convergence_curve]=BKA(pop,T,lb,ub,dim,fobj)
%% ----------------Initialize the locations of Blue Sheep------------------%p=0.9;r=rand;
XPos=initialization(pop,dim,ub,lb);% Initial population
for i =1:popXFit(i)=fobj(XPos(i,:));
end
Convergence_curve=zeros(1,T);%% -------------------Start iteration------------------------------------%for t=1:T[~,sorted_indexes]=sort(XFit);XLeader_Pos=XPos(sorted_indexes(1),:);XLeader_Fit = XFit(sorted_indexes(1));%% -------------------Attacking behavior-------------------%for i=1:popn=0.05*exp(-2*(t/T)^2);if p<rXPosNew(i,:)=XPos(i,:)+n.*(1+sin(r))*XPos(i,:);elseXPosNew(i,:)= XPos(i,:).*(n*(2*rand(1,dim)-1)+1);endXPosNew(i,:) = max(XPosNew(i,:),lb);XPosNew(i,:) = min(XPosNew(i,:),ub);%%Boundary checking
%% ------------ Select the optimal fitness value--------------%XFit_New(i)=fobj(XPosNew(i,:));if(XFit_New(i)<XFit(i))XPos(i,:) = XPosNew(i,:);XFit(i) = XFit_New(i);end
%% -------------------Migration behavior-------------------%m=2*sin(r+pi/2);s = randi([1,pop],1);r_XFitness=XFit(s);ori_value = rand(1,dim);cauchy_value = tan((ori_value-0.5)*pi);if XFit(i)< r_XFitnessXPosNew(i,:)=XPos(i,:)+cauchy_value(:,dim).* (XPos(i,:)-XLeader_Pos);elseXPosNew(i,:)=XPos(i,:)+cauchy_value(:,dim).* (XLeader_Pos-m.*XPos(i,:));endXPosNew(i,:) = max(XPosNew(i,:),lb);XPosNew(i,:) = min(XPosNew(i,:),ub); %%Boundary checking
%% --------------  Select the optimal fitness value---------%XFit_New(i)=fobj(XPosNew(i,:));if(XFit_New(i)<XFit(i))XPos(i,:) = XPosNew(i,:);XFit(i) = XFit_New(i);endend%% -------Update the optimal Black-winged Kite----------%if(XFit<XLeader_Fit)Best_Fitness_BKA=XFit(i);Best_Pos_BKA=XPos(i,:);elseBest_Fitness_BKA=XLeader_Fit;Best_Pos_BKA=XLeader_Pos;endConvergence_curve(t)=Best_Fitness_BKA;disp(['BKA: At iteration ', num2str(t), ' ,the best fitness is ', num2str(Best_Fitness_BKA)])
end
end

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/category_11833757.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/article/details/125125787
[3] https://blog.csdn.net/article/details/124928579