基于GWO灰狼优化的XGBoost序列预测算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

................................................................
%最大迭代次数
paramters.maxiter           = 50;            
paramters.train_booster     ='gbtree';    
paramters.objective         ='reg:linear';    
%最大深度    
paramters.depth_max         = round(X(1));    
%学习率
paramters.learn_rate        = X(2);       
%最小叶子    
paramters.min_child         = round(X(3));        
%采样
paramters.subsample         = X(4);      
paramters.colsample_bytree  = 1;    
paramters.num_parallel_tree = 1;     
    
%Xgboost训练
Nets            = func_Xgboost_train(Xtrain_norm, Ytrain_norm, paramters);     
%预测
Pred_trainy     = func_Xgboost_test(Nets,Xtrain_norm);          
Pred_testy      = func_Xgboost_test(Nets,Xtest_norm);     
 
%反归一化       
Pred_trainy2    = Pred_trainy.*max(Ytrain)+Ym;  
Pred_testy2     = Pred_testy.*max(Ytrain)+Ym;       
       
    
figure;    
plot(Ytrain,'r')    
hold on    
plot(Pred_trainy2,'b')    
xlabel('NO.')
ylabel('时间序列预测结果')
title('XGBoost训练集效果')
legend('真实值','预测值')
grid on
 
figure;    
plot(Ytest,'r')    
hold on    
plot(Pred_testy2,'b')    
xlabel('NO.')
ylabel('时间序列预测结果')
title('XGBoost测试集效果')
legend('真实值','预测值')
grid on
 
 
rmse = mean((Pred_testy2(:)-Ytest(:)).^2);% 计算均方根误差
rmse
 
save R2.mat Pred_testy2 Ytest rmse  
213

4.算法理论概述

序列预测在金融、气象、工业控制等领域具有广泛应用，其核心目标是通过历史数据推断未来趋势。传统的时间序列预测方法如 ARIMA、LSTM 等在处理非线性、高维数据时存在局限性。XGBoost（Extreme Gradient Boosting）作为一种高效的梯度提升框架，在结构化数据预测中表现优异，但其性能高度依赖超参数的选择。GWO具有较强的全局搜索能力，能够在复杂搜索空间中快速找到全局最优解。将GWO与XGBoost结合，可自动优化模型超参数，提升序列预测精度。