【PSO-RFR预测】基于粒子群算法优化随机森林回归预测研究(Matlab代码实现)

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目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码及数据


💥1 概述

粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的优化算法,它模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为,通过不断迭代寻找最优解。

随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)是一种基于决策树的集成学习方法,它通过构建多个决策树,并对它们的预测结果进行平均或加权平均来得到最终的预测结果。

将PSO与RFR相结合,可以通过PSO优化RFR的参数,从而提高RFR的预测性能。具体步骤如下:

1. 初始化粒子群的位置和速度,每个粒子表示一组RFR的参数。
2. 计算每个粒子对应的RFR模型的预测误差(如均方误差)作为适应度值。
3. 更新每个粒子的速度和位置,根据当前位置和速度以及全局最优位置和个体最优位置进行更新。
4. 重复步骤2和步骤3,直到达到预定的迭代次数或满足停止条件。
5. 根据最优的粒子位置得到最优的RFR模型参数。
6. 使用最优的RFR模型进行预测。

通过PSO优化RFR的参数,可以有效地搜索参数空间,找到最优的参数组合,从而提高RFR的预测性能。同时,PSO算法具有全局搜索能力和较强的收敛性,可以避免陷入局部最优解。

基于粒子群算法优化随机森林回归预测是一种有效的方法,可以提高RFR的预测性能,并在实际应用中具有广泛的应用前景。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

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[1]李雨泰,李伟良,尚智婕,等.基于云自适应粒子群优化算法和随机森林回归(CAPSO-RFR)的负载均衡预测[J].微型电脑应用, 2019, 35(10):3.DOI:CNKI:SUN:WXDY.0.2019-10-026.

[2]郑学召,李梦涵,张嬿妮,等.基于随机森林算法的煤自燃温度预测模型研究[J].  2021.DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.17700.

🌈4 Matlab代码及数据

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