基于PSO粒子群优化的XGBoost时间序列预测算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

2.算法运行软件版本

matlab2024b

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）

for i=1:Iter
    i
    for j=1:Npeop
        rng(i+j)
        if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j)
           p1(j,:)   = x1(j,:);%变量
           pbest1(j) = func_obj(x1(j,:));
        end
        if pbest1(j)<gbest1
           g1     = p1(j,:);%变量
           gbest1 = pbest1(j);
        end
        
        v1(j,:) = 0.8*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c2*rand*(g1-x1(j,:));
        x1(j,:) = x1(j,:)+v1(j,:); 
         
        for k=1:dims
            if x1(j,k) >= tmps(2,k)
               x1(j,k) = tmps(2,k);
            end
            if x1(j,k) <= tmps(1,k)
               x1(j,k) = tmps(1,k);
            end
        end
 
        for k=1:dims
            if v1(j,k) >= tmps(2,k)/2
               v1(j,k) =  tmps(2,k)/2;
            end
            if v1(j,k) <= tmps(1,k)/2
               v1(j,k) =  tmps(1,k)/2;
            end
        end
 
    end
    gb1(i)=gbest1 
end
 
figure;
plot(gb1,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
 
xlabel('优化迭代次数');
ylabel('适应度值');
grid on
 
 
X     = g1;
 
%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  gb1

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。粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的随机优化算法，能够在复杂搜索空间中快速找到全局最优解。将 PSO 与 XGBoost 结合，可自动优化模型超参数，显著提升序列预测精度。

4.1 XGBoost算法原理

4.2 XGBoost优化

在XGBoost优化中，适应度函数通常选择验证集上的均方根误差（RMSE）。

XGBoost 的关键超参数包括：

学习率（learning_rate）

最大树深度（max_depth）

子样本比例（subsample）

列采样比例（colsample_bytree）

        基于PSO的XGBoost序列预测算法通过粒子群优化自动搜索最优超参数，显著提高了预测精度。实验结果验证了该方法的有效性，为序列预测提供了一种高效的解决方案。未来可进一步研究多目标优化和并行计算以提升算法性能。