组合预测 | Matlab实现LSTM-XGBoost长短期记忆网络组合极限梯度提升树多输入单输出回归预测

最新推荐文章于 2025-03-16 19:39:25 发布
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分类专栏： 回归预测 组合优化 文章标签： 组合预测 LSTM-XGBoost 长短期记忆网络 极限梯度提升树 多输入单输出回归预测
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本文介绍了在Matlab中结合LSTM和XGBoost进行多输入单输出回归预测的方法。通过时间序列交叉验证优化模型，利用LSTM的长短期记忆特性与XGBoost的高效提升能力，以降低预测误差。同时讨论了LSTM解决梯度消失问题的优势及其计算成本，强调了组合模型在减轻预测延迟问题上的作用。

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基本描述

组合预测 | Matlab实现LSTM-XGBoost长短期记忆网络组合极限梯度提升树多输入单输出回归预测

模型描述

深度学习模型与决策树或线性回归的混合组合是从原始输入中提取更多信息的迷人新方法。> XGBoost 是当今使用最广泛的监督 ML 算法之一，因为它使用更优化的方式来实现基于树的算法，并且还能够有效地管理大型和复杂的数据集。该算法遵循的方法如下。 XGBoost 使用贪心算法来构建其树，这意味着它使用简单直观的方法来优化算法。 该算法将其最佳模型与之前的模型相结合，从而最大限度地减少错误。 所以，为了不断地挑选出真正在提高性能的

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