回归预测|基于鲸鱼优化随机森林数据的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出WOA-RF

回归预测|基于鲸鱼优化随机森林数据的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出WOA-RF

文章目录

一、基本原理
- - 鲸鱼优化算法（WOA）
  - 随机森林（RF）
  - WOA-RF的结合
  - 总结
二、实验结果
三、核心代码
四、代码获取
五、总结

一、基本原理

WOA-RF结合了鲸鱼优化算法（WOA）和随机森林（RF）模型，以提升回归预测的性能。下面详细介绍它们的原理和流程：

鲸鱼优化算法（WOA）

鲸鱼优化算法（WOA）模拟了座头鲸捕食行为的自然过程，具有以下特点：

猎食行为模拟：包括围绕猎物的螺旋运动和随机游动。
搜索策略：
- 螺旋更新：模拟鲸鱼围绕猎物的螺旋运动来更新位置。
- 随机搜索：通过随机游动探索新的解。
算法步骤：
- 初始化：随机生成初始鲸鱼位置。
- 适应度评估：计算每个鲸鱼位置的目标函数值。
- 位置更新：基于当前最优解和其他鲸鱼的位置更新位置。
- 选择最优解：更新最优解并继续迭代。

随机森林（RF）

随机森林（RF）是一种集成学习方法，用于回归和分类。其主要特征包括：

树的构建：通过构建多棵决策树来进行回归预测，每棵树都使用样本数据的不同子集进行训练。
特征选择：在每棵树的每个节点分裂时，仅使用随机选择的特征子集。
预测：
- 回归预测：每棵树对输入数据进行预测，然后取所有树预测值的平均作为最终预测结果。
- 集成学习：通过多个树的集成来减少过拟合，提升预测准确性。

WOA-RF的结合

将WOA与RF结合，通常是为了优化RF模型的参数，提升回归预测性能。具体流程如下：

初始化WOA：使用WOA算法初始化RF模型的参数（如树的数量、最大深度等）。
优化RF参数：
- 参数编码：将RF模型的超参数（例如树的数量、最大深度等）编码为WOA的个体。
- 适应度计算：训练RF模型并计算其回归性能（例如均方误差）作为WOA的适应度函数。
- 位置更新：使用WOA更新RF参数，寻找最优参数组合。
训练RF模型：使用WOA优化后的参数训练RF模型。
回归预测：使用训练好的RF模型对新数据进行回归预测。
评估和迭代：
- 评估：评估RF模型的回归性能。
- 迭代优化：根据评估结果，使用WOA进一步优化参数，直到达到满意的预测性能。

总结

WOA：通过模拟鲸鱼的猎食行为优化模型参数。
RF：通过集成多棵决策树进行回归预测。
WOA-RF结合：WOA优化RF的超参数，提高回归预测的准确性和稳定性。

二、实验结果

1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；

2.excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；

3.命令窗口输出R2、MSE、MAE；

4.可视化：代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。
在这里插入图片描述

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%%  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);%%  数据平铺
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

四、代码获取

斯

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.xdnf.cn/news/142492.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系一条长河网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！