基于改进蛇优化算法(GOSO/ISO)优化极限梯度提升树的时间序列预测(GOSO/ISO-XGBoost)

蛇优化算法SO是2022年提出的新算法，性能优异，目前应用较少，改进蛇优化算法GOSO/ISO应用更少，适合PAPER

改进点1为在初始化种群引入混沌映射，本代码提供10种混沌映射方法，分别为tent、logistic、cubic等

改进点2为在蛇优化算法勘探阶段位置更新公式更新为减法优化器算法，加快收敛速度，避免陷入局部最优

改进点3为加入反向学习策略，避免蛇优化算法陷入局部最优，加快收敛速度

改进蛇优化算法GOSO/ISO优化极限梯度提升树XGBoost树的数量、树的深度和学习率，相较于原始蛇优化算法性能优异，收敛速度快，避免陷入局部最优

基于MATLAB环境 替换自己的数据即可

代码注释清晰 适合学习

回归预测的评价指标包括平均绝对误差 均方误差 均方根误差 平均绝对百分比误差以及关联系数

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