xLSTM-BO-XGBboost

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xLSTM-BO-XGBboost

(★ 11)

基于改进的 xLSTM 神经网络与集成学习的太湖水质参数预测模型。本模型结合了 xLSTM 神经网络、XGBoost 和贝叶斯优化,用于预测水质关键参数。

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# xLSTM-BO-XGBoost 水质预测模型

基于改进的 xLSTM 神经网络与集成学习的太湖水质参数预测模型。本模型结合了 xLSTM 神经网络、XGBoost 和贝叶斯优化,用于预测水质关键参数。

## 功能特点

- 多参数水质预测 (溶解氧、pH等)
- 数据预处理与特征工程
- 基于xLSTM的深度学习模型
- XGBoost集成学习
- 贝叶斯优化超参数
- 模型融合与权重优化

## 依赖环境

```python
python >= 3.11
torch >= 2.5.0
xgboost >= 2.1.3
scikit-learn >= 1.5.2
pandas >= 2.2.3
numpy >= 2.0.1
bayesian-optimization >= 2.0.2
matplotlib >= 3.10.0
seaborn >= 0.13.2
```

## 项目结构

```
.
├── model.py                # xLSTM模型定义
├── oxygen_main-right.py    # 溶解氧预测主程序
├── ph_main-right.py       # pH预测主程序
├── requirements.txt       # 项目依赖
└── Dataset/
    └── taihu_all.csv     # 太湖水质数据集
```

## 安装说明

1. 克隆项目:
```bash
git clone https://github.com/yourusername/xLSTM-BO-Catboost.git
```

2. 安装依赖:
```bash 
pip install -r requirements.txt
```

## 使用方法

1. 运行溶解氧预测:
```bash
python oxygen_main-right.py
```

2. 运行pH值预测:
```bash
python ph_main-right.py
```

## 模型架构

- **xLSTM**: 改进的LSTM神经网络,包含self-attention机制
- **XGBoost**: 梯度提升决策树集成
- **贝叶斯优化**: 自动调优模型超参数
- **模型融合**: 基于优化权重的多模型集成

## 主要特性

1. 数据处理
   - 异常值检测与处理
   - 特征工程与选择
   - PCA降维

2. 模型训练
   - 早停机制
   - 学习率调度
   - 混合精度训练

3. 性能评估
   - MSE/RMSE/MAE/R²指标
   - 残差分析
   - 可视化评估

## 结果输出

- 模型预测结果
- 性能评估指标
- 特征重要性分析
- 预测vs实际值可视化
- 残差分析图表

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