【免费代码分享】基于TOC(龙卷风-科里奥利力优化算法)-XGBoost的时间序列预测模型

程序名称为“基于TOC-XGBoost的时间序列预测模型”，开发于Python环境的Jupyter Notebook平台。该代码构建了一种结合TOC优化算法与XGBoost机器学习模型的时间序列预测框架，属于原创未发表成果，代码注释极为详尽，几乎达到每行一注，且为限量提供。

TOC算法全称为龙卷风-科里奥利力优化算法，是一种新型的元启发式优化方法。其设计灵感来源于大气科学，通过模拟龙卷风的涡旋动力学以及科里奥利力作用下气旋的演变过程来建立优化机制。与传统的基于动物行为的“动物园算法”（如粒子群、蚁群算法）相比，该算法在物理建模和数学表达上具有明显的创新性，理论体系兼具气象学基础与计算严谨性。这项由Malik Braik完成的研究发表于人工智能顶级期刊《Artificial Intelligence Review》（2025年2月），具备较高的学术参考价值与应用潜力。

本研究提出了一种由TOC算法驱动XGBoost超参数动态优化的框架，形成“优化器-预测器”闭环结构，以提升时间序列预测性能。XGBoost能够通过多棵决策树的梯度提升组合，有效捕捉时间序列中的趋势、周期性与异常波动，其树结构可自动挖掘时序特征的深层关联，且对噪声与缺失数据具有较好的鲁棒性。然而，XGBoost的性能受超参数设置影响显著，传统优化方法效率低且易陷入局部最优。为此，引入TOC算法，通过模拟龙卷风与科里奥利力的作用机制，实现高效、均衡的超参数搜索，从而在预测精度、泛化能力与计算效率上取得综合提升，为时间序列预测提供了更可靠的解决方案。

参考文献：《Tornado optimizer with Coriolis force: a novel bio-inspired meta-heuristic algorithm for solving engineering problems》

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✅ TOC优化结果： 最优学习率: 0.0984 最优n_estimators: 72 测试集MAE: 0.0380  Default XGBoost 模型性能:   MAE: 0.0400   RMSE: 0.0913   R²: 0.9077  TOC-Optimized XGBoost 模型性能:   MAE: 0.0380   RMSE: 0.0871   R²: 0.9158