小众创新组合！LightGBM+BO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测(Matlab)

小众创新组合！LightGBM+BO-Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测(Matlab)

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• • 小众创新组合！LightGBM+BO-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LightGBM+BO-Transformer-LSTM多变量回归预测，LightGBM+BO-Transformer-LSTM/LightGBM+Bayes-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！LightGBM+BO-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