回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)PSO-RF粒子群算法優(yōu)化隨機(jī)森林多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)

效果一覽

基本介紹

MATLAB實(shí)現(xiàn)PSO-RF粒子群算法優(yōu)化隨機(jī)森林多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)
粒子群算法優(yōu)化隨機(jī)森林(PSO-RF)回歸預(yù)測(cè)（Matlab完整程序和數(shù)據(jù)）
輸入6個(gè)特征，輸出1個(gè)，即多輸入單輸出；
運(yùn)行環(huán)境Matlab2018及以上,運(yùn)行主程序main即可，其余為函數(shù)文件無(wú)需運(yùn)行,所有程序放在一個(gè)文件夾,data為數(shù)據(jù)集；
命令窗口輸出RMSEP、MAE、R2、MAPE。

程序設(shè)計(jì)

• 完整程序和數(shù)據(jù)下載方式1(資源處直接下載)：MATLAB實(shí)現(xiàn)PSO-RF粒子群算法優(yōu)化隨機(jī)森林多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)
• 完整程序和數(shù)據(jù)下載方式2(訂閱《RF隨機(jī)森林》專欄，同時(shí)可閱讀《RF隨機(jī)森林》專欄收錄的所有內(nèi)容，數(shù)據(jù)訂閱后私信我獲取)：MATLAB實(shí)現(xiàn)PSO-RF粒子群算法優(yōu)化隨機(jī)森林多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)
• 完整程序和數(shù)據(jù)下載方式3(訂閱《智能學(xué)習(xí)》專欄，同時(shí)獲取《智能學(xué)習(xí)》專欄收錄程序6份，數(shù)據(jù)訂閱后私信我獲取)：MATLAB實(shí)現(xiàn)PSO-RF粒子群算法優(yōu)化隨機(jī)森林多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)

%% 定義粒子群算法參數(shù)
% N 種群 T 迭代次數(shù) 
%% 隨機(jī)初始化種群
D=dim;                   %粒子維數(shù)
c1=1.5;                 %學(xué)習(xí)因子1
c2=1.5;                 %學(xué)習(xí)因子2
w=0.8;                  %慣性權(quán)重Xmax=ub;                %位置最大值
Xmin=lb;               %位置最小值
Vmax=ub;                %速度最大值
Vmin=lb;               %速度最小值
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%初始化種群個(gè)體（限定位置和速度）%%%%%%%%%%%%%%%%x=rand(N,D).*(Xmax-Xmin)+Xmin;
v=rand(N,D).*(Vmax-Vmin)+Vmin;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化個(gè)體最優(yōu)位置和最優(yōu)值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
p=x;
pbest=ones(N,1);
for i=1:Npbest(i)=fobj(x(i,:)); 
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化全局最優(yōu)位置和最優(yōu)值%%%%%%%%%%%%%%%%%%
g=ones(1,D);
gbest=inf;
for i=1:Nif(pbest(i)<gbest)g=p(i,:);gbest=pbest(i);end
end
%%%%%%%%%%%按照公式依次迭代直到滿足精度或者迭代次數(shù)%%%%%%%%%%%%%
for i=1:Tifor j=1:N%%%%%%%%%%%%%%更新個(gè)體最優(yōu)位置和最優(yōu)值%%%%%%%%%%%%%%%%%if (fobj(x(j,:))) <pbest(j)p(j,:)=x(j,:);pbest(j)=fobj(x(j,:)); end%%%%%%%%%%%%%%%%更新全局最優(yōu)位置和最優(yōu)值%%%%%%%%%%%%%%%if(pbest(j)<gbest)g=p(j,:);gbest=pbest(j);end%%%%%%%%%%%%%%%%%跟新位置和速度值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%v(j,:)=w*v(j,:)+c1*rand*(p(j,:)-x(j,:))...+c2*rand*(g-x(j,:));x(j,:)=x(j,:)+v(j,:);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%邊界條件處理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%if length(Vmax)==1for ii=1:Dif (v(j,ii)>Vmax)  |  (v(j,ii)< Vmin)v(j,ii)=rand * (Vmax-Vmin)+Vmin;endif (x(j,ii)>Xmax)  |  (x(j,ii)< Xmin)x(j,ii)=rand * (Xmax-Xmin)+Xmin;endend           elsefor ii=1:Dif (v(j,ii)>Vmax(ii))  |  (v(j,ii)< Vmin(ii))v(j,ii)=rand * (Vmax(ii)-Vmin(ii))+Vmin(ii);endif (x(j,ii)>Xmax(ii))  |  (x(j,ii)< Xmin(ii))x(j,ii)=rand * (Xmax(ii)-Xmin(ii))+Xmin(ii);endendendend%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%記錄歷代全局最優(yōu)值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Convergence_curve(i)=gbest;%記錄訓(xùn)練集的適應(yīng)度值
%%  清空環(huán)境變量
warning off             % 關(guān)閉報(bào)警信息
close all               % 關(guān)閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行
tic
restoredefaultpath%%  導(dǎo)入數(shù)據(jù)
P_train = xlsread('data','training set','B2：G191')';
T_train= xlsread('data','training set','H2：H191')';
% 測(cè)試集——44個(gè)樣本
P_test=xlsread('data','test set','B2:G45')';
T_test=xlsread('data','test set','H2:H45')';
%%  劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test, 2);
f_ = size(P_train, 1);%%  數(shù)據(jù)歸一化
[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);%%  參數(shù)初始化
pop=10; %種群數(shù)量
Max_iter=30; %  設(shè)定最大迭代次數(shù)
dim = 2;% 維度為2，即優(yōu)化兩個(gè)超參數(shù)
lb = [1,1];%下邊界
ub = [20,20];%上邊界
fobj = @(x) fun(x,p_train,t_train);
[Best_pos,Best_score,curve]=PSO(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %開始優(yōu)化%%  提取最優(yōu)參數(shù)
n_trees = Best_pos(1);
n_layer = Best_pos(2);%%  轉(zhuǎn)置以適應(yīng)模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';%%  創(chuàng)建模型
model = regRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer);

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718