潍坊专业网站建设一站式媒体发稿平台

LSTM-XGBoost回归预测，多输入单输出（Matlab完整源码和数据）

效果一览

基本介绍

本期推出一期高创新模型，基于LSTM提取特征后输入XGBoost之中预测，先用先发，不要犹豫！

1.Matlab实现LSTM-XGBoost回归预测，长短期记忆神经网络结合极限梯度提升树回归预测；

2.运行环境为Matlab2020b及以上（注:仅支持Windows 64位系统,需安装MinGW64）；
3.data为数据集，输入多个特征，输出单个变量，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。

代码主要功能
该MATLAB程序实现了一个LSTM-XGBoost混合回归预测模型，核心功能是通过深度学习（LSTM）提取特征，再结合集成学习（XGBoost）进行回归预测，最终评估预测效果。适用于如销量预测、能源负荷预测等。

算法步骤
数据预处理

导入Excel数据（data.xlsx）
随机打乱数据集（增强泛化性）
按7:3划分训练集/测试集
数据归一化（映射到[0,1]区间）
LSTM特征提取

构建LSTM网络：输入层 → LSTM层（64单元）→ ReLU激活 → Dropout层（20%）→ 全连接层
训练LSTM模型（Adam优化器，100轮迭代）
提取全连接层（fc）输出作为新特征
XGBoost回归预测

设置XGBoost参数（100棵树，最大深度5，学习率0.1）
用LSTM提取的特征训练XGBoost模型
预测并反归一化结果
模型评估与可视化

计算多项指标：R²、RMSE、MAE、MAPE、MBE、MSE
绘制预测对比图、误差分布图、线性拟合图

程序设计

完整代码获取私信回复：LSTM-XGBoost回归预测，多输入单输出（Matlab完整源码和数据）

%%  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num_samples = length(result);  % 样本个数
or_dim = size(result, 2);      % 原始特征+输出数目%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
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);%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718