如何一个空间放两个网站,十大品牌网,西安国际网站设计,长春找工作最新招聘信息小众创新组合#xff01;LightGBMBO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测(Matlab) 目录 小众创新组合#xff01;LightGBMBO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测(Matlab)效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
1.Matlab实现LightGBMBO-Transformer-L…小众创新组合LightGBMBO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测(Matlab) 目录 小众创新组合LightGBMBO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测(Matlab)效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
1.Matlab实现LightGBMBO-Transformer-LSTM多变量回归预测LightGBMBO-Transformer-LSTM/LightGBMBayes-Transformer-LSTM程序可以作为一区级论文代码支撑目前尚未发表
2.LightGBM用于提取数据关键特征后输入BO-Transformer-LSTM模型之中贝叶斯优化参数为学习率LSTM隐含层节点正则化参数运行环境为Matlab2023b及以上
3.数据集excel交通流数据输入多个特征输出单个变量多变量回归预测main.m为主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹
4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价。
数据集
交通流量预测中的应用具有以下重要意义。 交通管理优化交通流量预测是交通管理和规划中的关键环节。通过准确预测交通流量交通管理者可以更好地调整交通信号、路线规划和交通管制以提高道路利用率和减少交通拥堵。 城市规划在城市规划领域交通流量预测可以帮助规划者更好地了解城市交通流量的分布和趋势从而指导城市道路建设、公共交通规划等工作。 智能交通系统随着智能交通系统的发展多变量回归在交通流量预测中的应用变得更加广泛。通过结合各种数据源如交通摄像头、传感器数据、气象数据等可以实现更准确的交通流量预测。 数据驱动决策多变量回归可以帮助政府和交通管理部门做出基于数据的决策。通过分析历史数据和不同因素对交通流量的影响可以制定更有效的交通管理策略。 环境保护交通流量的准确预测也有助于减少交通拥堵对环境的影响。通过优化交通流量管理可以减少车辆排放改善空气质量。
程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复小众创新组合LightGBMBO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测(Matlab)。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行%% 导入数据
res xlsread(数据集.xlsx);%% 加载工具箱
loadlibrary(lib_lightgbm.dll, c_api.h)%% 数据分析
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
outdim 1; % 最后一列为输出
num_samples size(res, 1); % 样本个数
%res res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集不希望打乱时注释该行
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 矩阵转置
p_train p_train; p_test p_test;
t_train t_train; t_test t_test;%% 加载数据到 GBM
pv_train lgbmDataset(p_train);
setField(pv_train, label, t_train);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340
