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🔥 内容介绍

1 研究背景与意义

回归预测是数据驱动决策的核心技术，广泛应用于工业过程参数预测、环境质量评估、金融风险预测等领域。传统回归模型面临三大核心挑战：

1. 模型超参数优化难题：XGBoost 作为强泛化能力的集成回归模型，其预测性能高度依赖超参数（如学习率、树深度、正则化系数），传统网格搜索、随机搜索存在寻优效率低、易陷入局部最优的缺陷，难以兼顾精度与泛化能力；

2. 黑箱模型可解释性不足：XGBoost 等集成模型本质为 “黑箱”，虽能输出预测结果，但无法量化特征对预测值的贡献度、交互效应及异常样本影响机制，导致实际应用中模型可信度低，难以指导决策；

3. 新数据预测可靠性差：实际场景中，新数据可能存在分布漂移、特征异常等问题，传统模型缺乏对新数据预测结果的合理性分析与误差溯源能力，易产生不可靠预测。

遗传算法（GA）具备全局寻优能力强、适配复杂参数空间的优势，可高效优化 XGBoost 超参数；SHAP 基于博弈论的 Shapley 值原理，能精准量化特征贡献、解析模型决策逻辑。本研究构建 “GA-XGBoost 回归模型 + SHAP 可解释性分析 + 新数据预测验证” 的端到端框架：通过 GA 优化 XGBoost 超参数提升预测精度，利用 SHAP 解析模型决策机制，最终实现新数据的可靠预测与结果溯源，为实际场景中的决策提供 “高精度预测 + 可解释依据”，具有重要理论创新与工程应用价值。

2 回归预测问题建模与数据预处理

3 GA-XGBoost 回归模型设计（核心：超参数智能优化）

3.1 模型整体架构

3.2 GA 优化 XGBoost 超参数设计

3.2.1 待优化超参数与搜索空间

选取 XGBoost 核心超参数，基于领域经验与文献调研设定搜索范围：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function drawShapSummaryBarPlot(meanAbsShap, featureNames)

% SHAP特征重要性条形图

[sortedValues, sortedIdx] = sort(meanAbsShap, 'ascend');

figure;

barh(sortedValues, 'FaceColor',[0.3 0.2 0.8]);

set(gca, 'YTick', 1:numel(featureNames),...

'YTickLabel', featureNames(sortedIdx));

xlabel('平均绝对SHAP值');

ylabel('预测因子');

title('SHAP条形图');

grid on;

end

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP