1. 研究背景在工程、金融、能源等领域回归预测是常见的任务。但仅输出点预测值往往不足以反映不确定性因此需要概率预测如置信区间来量化预测风险。LightGBM 作为一种高效梯度提升树模型适合处理大规模数据而蜣螂优化算法用于自动搜索模型超参数避免人工调参的繁琐。该代码在此基础上增加了核密度估计方法构建多置信度的预测区间并提供多种评估指标。2. 主要功能使用蜣螂优化算法自动搜索 LightGBM 的三个关键超参数叶子节点数、学习率、树深度基于 LightGBM 构建回归模型输出点预测结果并计算 RMSE、MAE、MAPE、R² 等误差指标基于预测误差的核密度估计生成多置信度的预测区间如 5%~95%输出PICP、PINAW、CRPS、CWC等区间预测评价指标可视化特征重要性、预测曲线、残差分布、核密度估计图3. 算法步骤数据准备加载 Excel 数据划分为训练集70%和测试集30%对特征和输出分别进行归一化mapminmax到 [0,1]超参数优化定义优化目标函数getObjValue返回验证集 RMSE使用蜣螂优化算法DBO搜索最优超参数模型训练用最优超参数构建 LightGBM 模型设置回归任务、早停机制训练完成后保存最佳迭代轮次点预测与评估对训练集和测试集进行预测反归一化计算 RMSE、MAE、MAPE、R²区间预测计算预测误差使用自适应带宽核密度估计ABKDE拟合误差分布通过分位数反求误差上下界叠加到点预测值得到各置信区间区间评估计算 PICP覆盖率、PINAW区间宽度、CRPS、CWC 等指标可视化特征重要性条形图训练/测试集 RMSE 曲线预测值与真实值对比图误差分布与核密度图置信区间填充图选定采样点的核密度曲线4. 技术路线数据加载与划分 → 归一化 → DBO 超参数优化 → LightGBM 训练 → 点预测 ↓ 误差分布ABKDE→ 区间预测 ↓ 点预测指标 区间预测指标优化器蜣螂优化算法DBO模型LightGBM回归区间构建自适应带宽核密度估计ABKDE评价PICP、PINAW、CRPS、CWC、RMSE、R² 等5. 公式原理5.1 蜣螂优化算法DBO模拟蜣螂的滚球、跳舞、觅食等行为用于连续优化问题。种群分为生产者、探索者、偷窃者等角色分别执行不同更新策略兼顾全局与局部搜索。5.2 LightGBM基于梯度提升框架使用单边梯度采样和互斥特征捆绑提升训练效率。优化目标为最小化均方误差回归任务。5.3 自适应带宽核密度估计ABKDE对误差分布进行非参数估计带宽随数据局部密度自适应变化比固定带宽更准确。通过误差分位数确定置信区间上下界QlowerF−1(α),QupperF−1(1−α) Q_{\text{lower}} F^{-1}(\alpha), \quad Q_{\text{upper}} F^{-1}(1-\alpha)QlowerF−1(α),QupperF−1(1−α)5.4 区间评价指标PICP真实值落在区间内的比例PINAW区间宽度占输出范围的比例CRPS连续概率排序分数衡量预测分布与真实值的距离CWC综合覆盖率与宽度的惩罚指标6. 参数设定参数值说明训练集比例0.7划分数据集DBO 种群数20优化算法个体数DBO 迭代次数20优化迭代轮次叶子节点数范围[2, 64]超参数搜索空间学习率范围[0.8, 1]超参数搜索空间树深度范围[2, 10]超参数搜索空间LightGBM 迭代轮次100最大训练轮次早停轮次5验证集无改善时停止置信水平5%~95%7 个分位数7. 运行环境MATLAB20208. 应用场景能源预测如风电功率、光伏出力、负荷预测需区间估计以评估风险工业过程控制关键参数预测用于预警与决策金融时间序列资产收益率预测与风险区间构建环境监测污染物浓度预测任何需要点预测 置信区间的回归问题完整代码私信回复DBO-LightGBM-ABKDE蜣螂算法优化轻量级梯度提升机自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测Matlab实现
DBO-LightGBM-ABKDE蜣螂算法优化轻量级梯度提升机自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测Matlab实现
1. 研究背景在工程、金融、能源等领域回归预测是常见的任务。但仅输出点预测值往往不足以反映不确定性因此需要概率预测如置信区间来量化预测风险。LightGBM 作为一种高效梯度提升树模型适合处理大规模数据而蜣螂优化算法用于自动搜索模型超参数避免人工调参的繁琐。该代码在此基础上增加了核密度估计方法构建多置信度的预测区间并提供多种评估指标。2. 主要功能使用蜣螂优化算法自动搜索 LightGBM 的三个关键超参数叶子节点数、学习率、树深度基于 LightGBM 构建回归模型输出点预测结果并计算 RMSE、MAE、MAPE、R² 等误差指标基于预测误差的核密度估计生成多置信度的预测区间如 5%~95%输出PICP、PINAW、CRPS、CWC等区间预测评价指标可视化特征重要性、预测曲线、残差分布、核密度估计图3. 算法步骤数据准备加载 Excel 数据划分为训练集70%和测试集30%对特征和输出分别进行归一化mapminmax到 [0,1]超参数优化定义优化目标函数getObjValue返回验证集 RMSE使用蜣螂优化算法DBO搜索最优超参数模型训练用最优超参数构建 LightGBM 模型设置回归任务、早停机制训练完成后保存最佳迭代轮次点预测与评估对训练集和测试集进行预测反归一化计算 RMSE、MAE、MAPE、R²区间预测计算预测误差使用自适应带宽核密度估计ABKDE拟合误差分布通过分位数反求误差上下界叠加到点预测值得到各置信区间区间评估计算 PICP覆盖率、PINAW区间宽度、CRPS、CWC 等指标可视化特征重要性条形图训练/测试集 RMSE 曲线预测值与真实值对比图误差分布与核密度图置信区间填充图选定采样点的核密度曲线4. 技术路线数据加载与划分 → 归一化 → DBO 超参数优化 → LightGBM 训练 → 点预测 ↓ 误差分布ABKDE→ 区间预测 ↓ 点预测指标 区间预测指标优化器蜣螂优化算法DBO模型LightGBM回归区间构建自适应带宽核密度估计ABKDE评价PICP、PINAW、CRPS、CWC、RMSE、R² 等5. 公式原理5.1 蜣螂优化算法DBO模拟蜣螂的滚球、跳舞、觅食等行为用于连续优化问题。种群分为生产者、探索者、偷窃者等角色分别执行不同更新策略兼顾全局与局部搜索。5.2 LightGBM基于梯度提升框架使用单边梯度采样和互斥特征捆绑提升训练效率。优化目标为最小化均方误差回归任务。5.3 自适应带宽核密度估计ABKDE对误差分布进行非参数估计带宽随数据局部密度自适应变化比固定带宽更准确。通过误差分位数确定置信区间上下界QlowerF−1(α),QupperF−1(1−α) Q_{\text{lower}} F^{-1}(\alpha), \quad Q_{\text{upper}} F^{-1}(1-\alpha)QlowerF−1(α),QupperF−1(1−α)5.4 区间评价指标PICP真实值落在区间内的比例PINAW区间宽度占输出范围的比例CRPS连续概率排序分数衡量预测分布与真实值的距离CWC综合覆盖率与宽度的惩罚指标6. 参数设定参数值说明训练集比例0.7划分数据集DBO 种群数20优化算法个体数DBO 迭代次数20优化迭代轮次叶子节点数范围[2, 64]超参数搜索空间学习率范围[0.8, 1]超参数搜索空间树深度范围[2, 10]超参数搜索空间LightGBM 迭代轮次100最大训练轮次早停轮次5验证集无改善时停止置信水平5%~95%7 个分位数7. 运行环境MATLAB20208. 应用场景能源预测如风电功率、光伏出力、负荷预测需区间估计以评估风险工业过程控制关键参数预测用于预警与决策金融时间序列资产收益率预测与风险区间构建环境监测污染物浓度预测任何需要点预测 置信区间的回归问题完整代码私信回复DBO-LightGBM-ABKDE蜣螂算法优化轻量级梯度提升机自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测Matlab实现
