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

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

目录

• 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
• 模型描述
• 程序设计
• 参考资料

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:pop
    XFit(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:pop
        
        n=0.05*exp(-2*(t/T)^2);
        if p<r
            XPosNew(i,:)=XPos(i,:)+n.*(1+sin(r))*XPos(i,:);
        else
            XPosNew(i,:)= XPos(i,:).*(n*(2*rand(1,dim)-1)+1);
        end
        XPosNew(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_XFitness
            XPosNew(i,:)=XPos(i,:)+cauchy_value(:,dim).* (XPos(i,:)-XLeader_Pos);
        else
            XPosNew(i,:)=XPos(i,:)+cauchy_value(:,dim).* (XLeader_Pos-m.*XPos(i,:));
        end
        XPosNew(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
    end
    %% -------Update the optimal Black-winged Kite----------%

    if(XFit<XLeader_Fit)
        Best_Fitness_BKA=XFit(i);
        Best_Pos_BKA=XPos(i,:);
    else
        Best_Fitness_BKA=XLeader_Fit;
        Best_Pos_BKA=XLeader_Pos;
    end
    Convergence_curve(t)=Best_Fitness_BKA;
     disp(['BKA: At iteration ', num2str(t), ' ,the best fitness is ', num2str(Best_Fitness_BKA)])
end
end