时序预测 | Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测
效果一览
基本描述
时序预测 | Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测。
Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测（完整源码和数据）
1.data为数据集，单变量时间序列数据集。
2.CNN_XGBoostTS.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、RMSE；
4.注意程序和数据放在一个文件夹，文件夹不可以XGBoost命名，因为有函数已经用过，运行环境为Matlab2020及以上。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-690833.html
程序设计
- 完整程序和数据下载：Matlab实现CNN-XGBoost卷积神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测。
Function_name='F1'; % Name of the test function that can be
end
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 设置必要的指针
h_test_ptr = libpointer;
h_test_ptr_ptr = libpointer('voidPtrPtr', h_test_ptr);
test_ptr = libpointer('singlePtr', single(p_test));
calllib('xgboost', 'XGDMatrixCreateFromMat', test_ptr, rows, cols, model.missing, h_test_ptr_ptr);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 预测
out_len_ptr = libpointer('uint64Ptr', uint64(0));
f = libpointer('singlePtr');
f_ptr = libpointer('singlePtrPtr', f);
calllib('xgboost', 'XGBoosterPredict', h_booster_ptr, h_test_ptr, int32(0), uint32(0), int32(0), out_len_ptr, f_ptr);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 提取预测
n_outputs = out_len_ptr.Value;
setdatatype(f, 'singlePtr', n_outputs);
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原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124929272
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127596777?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/86830096?spm=1001.2014.3001.5501文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-690833.html
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