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新增一种线性回归的增量学习框架，已更新31个模型！Matlab回归预测大合集又更新啦！

news 来源：原创 2025/8/24 8:17:27

效果图

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基本介绍

一种线性回归的增量学习框架，程序研究的主要内容是线性回归模型的增量学习实现及其在房价预测中的应用，旨在通过分块处理数据逐步更新模型，以适应动态数据环境并减少计算资源消耗。
详细描述

实现功能
数据预处理

加载并打乱纽约市2015年住房数据集，确保数据随机性。

为曼哈顿区（BOROUGH=1）的样本分配更高权重（权重为2），其他区域为1。

标准化响应变量（房价单位转换为百万），删除原响应变量列。

对分类变量（如行政区、建筑类别、社区）生成哑变量，合并数值型变量，最终生成特征矩阵。传统模型训练

随机选取一半数据训练初始线性回归模型（fitrlinear），生成传统静态模型（RegressionLinear对象）。

增量学习转换

将传统模型转换为增量学习模型（incrementalRegressionLinear对象），支持动态更新。

增量学习过程

性能评估：记录累积损失（历史所有数据）和窗口损失（最近200个样本）。

参数更新：拟合当前数据块，更新模型系数（如第313个系数beta313）。

分块处理数据（每块500个样本），逐步更新模型。

结果可视化

绘制损失变化曲线（累积损失平滑、窗口损失波动）和系数演变趋势，分析模型收敛性。

应用场景
实时数据流处理：适用于房价预测系统需实时整合新成交数据（如在线房产平台）。

资源受限环境：分块训练降低内存需求，适合处理超大规模数据集。

模型持续优化：动态调整模型参数以适应市场变化（如政策调整、经济波动）。

核心意义
通过对比传统批量训练与增量学习的差异，程序展示了增量学习在降低计算成本、提升模型适应性方面的优势，为时序数据或流式数据建模提供实践参考。

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1.BP神经网络多元回归预测（多输入单输出）
2.RBF神经网络多元回归预测（多输入单输出）
3.RF随机森林多元回归预测（多输入单输出）
4.CNN卷积神经网络多元回归预测（多输入单输出）
5.LSTM长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出）
6.BiLSTM双向长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出）
7.GRU门控循环单元多元回归预测（多输入单输出）
8.CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出）
9.CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出）
10.CNN-GRU卷积门控循环单元多元回归预测（多输入单输出）
11.GA-BP遗传算法优化BP神经网络多元回归预测（多输入单输出）
12.PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络多元回归预测（多输入单输出）
13.ELM极限学习机多元回归预测（多输入单输出）
14.SVM支持向量机多元回归预测（多输入单输出）
15.PSO-SVM粒子群优化支持向量机多元回归预测（多输入单输出）
16.PLS偏最小二乘法多元回归预测（多输入单输出）
17.CNN-LSSVM多元回归预测（多输入单输出）
18.CNN-BiGRU多元回归预测（多输入单输出）
19.CNN-RVM多元回归预测（多输入单输出）
20.SVM-Adaboost多元回归预测（多输入单输出）
21.TCN时间卷积神经网络（多输入单输出）
22.RVM-Adaboost（多输入单输出）
23.MLR多元线性回归（多输入单输出）
24.TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出）

25.TCN-BiLSTM时间卷积双向长短期记忆神经网络多元回归预测（多输入单输出）

26.TCN-GRU时间卷积门控循环单元多元回归预测（多输入单输出）

27.CNN-Attention卷积神经网络结合注意力机制多元回归预测（多输入单输出）

28.LSTM-Attention长短期记忆神经网络结合注意力机制多元回归预测（多输入单输出）

29.BiLSTM-Attention双向长短期记忆神经网络结合注意力机制多元回归预测（多输入单输出）

30.GRU-Attention门控循环单元结合注意力机制多元回归预测（多输入单输出）

31.增量学习框架：一种线性回归的增量学习框架

程序设计

完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab回归预测大合集。


%%  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);%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';%%  训练模型
trees = 100;                                      % 决策树数目
leaf  = 5;                                        % 最小叶子数
OOBPrediction = 'on';                             % 打开误差图
OOBPredictorImportance = 'on';                    % 计算特征重要性
Method = 'regression';                            % 分类还是回归
net = TreeBagger(trees, p_train, t_train, 'OOBPredictorImportance', OOBPredictorImportance,...'Method', Method, 'OOBPrediction', OOBPrediction, 'minleaf', leaf);
importance = net.OOBPermutedPredictorDeltaError;  % 重要性%%  仿真测试
t_sim1 = predict(net, p_train);
t_sim2 = predict(net, p_test );%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%%  均方根误差
error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M);
error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N);%%  绘图
figure
plot(1: M, T_train, 'r-*', 1: M, T_sim1, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]};
title(string)
xlim([1, M])
gridfigure
plot(1: N, T_test, 'r-*', 1: N, T_sim2, 'b-o', 'LineWidth', 1)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string = {'测试集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error2)]};
title(string)
xlim([1, N])
grid

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

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参考资料

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