GWO-XGBOOST分类预测 | Matlab灰狼优化XGBOOST分类预测

原创

matlab科研助手 2023-11-18 22:18:43 ©著作权

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🔥 内容介绍

故障数据分类一直是工程领域中一个重要的课题，尤其是在大型设备和系统中。通过对故障数据进行分类，我们可以更好地理解设备的运行状况，及时发现问题，并采取相应的措施进行维修和保养。在过去的研究中，XGBOOST算法在故障数据分类中取得了一定的成果，但是在实际应用中仍然存在一些问题，比如算法的收敛速度和分类准确度等方面还有待提高。

近年来，灰狼优化算法作为一种新兴的优化算法，受到了越来越多研究者的关注。该算法模拟了灰狼群体的社会行为，具有较强的全局寻优能力和快速收敛速度，逐渐被应用到了各个领域。基于此背景，本文尝试通过灰狼优化算法来优化XGBOOST算法，以提高故障数据分类的准确度和效率。

在本研究中，我们首先对XGBOOST算法进行了简要介绍，包括其原理和应用场景。然后，我们详细阐述了灰狼优化算法的基本原理和优势，以及在优化XGBOOST算法中的具体应用方法。接着，我们设计了一系列的实验，通过对比实验结果，验证了灰狼优化算法对XGBOOST算法在故障数据分类中的优化效果。

实验结果表明，基于灰狼优化算法优化的XGBOOST算法在故障数据分类中取得了显著的提升。与传统的XGBOOST算法相比，优化后的算法在分类准确度和收敛速度上都有了明显的提高。这为工程领域中故障数据分类提供了一种新的解决思路，也为灰狼优化算法在实际工程问题中的应用提供了有力的支持。

总之，本研究通过对灰狼优化算法在XGBOOST算法中的应用，为工程领域中的故障数据分类问题提供了一种新的解决思路。未来，我们将继续深入研究优化算法的具体实现细节，进一步探索其在其他工程问题中的应用潜力，为工程领域的发展和进步贡献我们的力量。

📣 部分代码

%%  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');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
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 = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );