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1.内容介绍
2.部分代码
3.实验结果
4.内容获取
1内容介绍
粒子群优化算法（PSO）是一种启发式搜索方法，灵感来源于鸟类群体觅食的行为。在PSO中，每个解都是搜索空间中的一个“粒子”，这些粒子以一定的速度飞行，在每次迭代中根据自身历史最佳位置和个人最佳位置更新速度和位置，以寻找最优解。PSO算法因其简单性和易于实现的特点，在多种优化问题中得到广泛应用。
随机森林（Random Forest, RF）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其平均结果来提高预测准确性和防止过拟合。每个树都从原始数据集中通过自助法（bootstrap sampling）随机抽取样本和特征进行训练。RF能够处理高维数据，具有良好的抗噪能力和较高的准确性。
将PSO应用于RF的超参数优化，可以有效提升模型性能。PSO帮助RF确定最佳的树数量、特征选择数量等关键参数，通过迭代过程不断逼近最优解。此方法结合了PSO强大的全局搜索能力和RF的高效分类能力，使得模型不仅在训练集上表现良好，也能较好地泛化到未知数据上。
然而，PSO+RF组合也存在一些局限性，如计算成本较高、对初始参数敏感等。尽管如此，该方法在众多领域如金融预测、医疗诊断、环境监测等方面展现出巨大潜力，成为解决复杂问题的有效工具。
2部分代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
tic
%% 导入数据
load bwand
x=bwand;
[r,s] = size(x);
output=x(:,s);
input=x(:,1:s-1);
%% 划分训练集和测试集
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test, 2);
f_ = size(P_train, 1);
%% 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);
%% 提取最优参数
Best_pos=round(Best_pos);
n_trees = Best_pos(1);
n_layer = Best_pos(2);
n_trees1 = 1;
n_layer1 = 10;
%% 转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';
%% 创建模型
model = regRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer);
mode2 = regRF_train(p_train, t_train, n_trees1, n_layer1);
%% 仿真测试
t_sim1 = regRF_predict(p_train, model);
t_sim2 = regRF_predict(p_test , model);
t1_sim1 = regRF_predict(p_train, mode2);
t1_sim2 = regRF_predict(p_test , mode2);
%% 数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);
T1_sim1 = mapminmax('reverse', t1_sim1, ps_output);
T1_sim2 = mapminmax('reverse', t1_sim2, ps_output);
toc
T_sim1 =T_sim1';
T_sim2 =T_sim2';
T1_sim1=T1_sim1';
T1_sim2 =T1_sim2';
%% 测试集结果
figure;
plotregression(T_test,T_sim2,['回归图']);
figure;
ploterrhist(T_test-T_sim2,['误差直方图']);
%% 预测集绘图
figure
plot(1:N,T_test,'r-*',1:N,T_sim2,'b-o','LineWidth',0.5)
hold on
plot(1:N,T1_sim2,'g-+');
legend('真实值','PSO-RF预测值','RF预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
string={'测试集预测结果对比';['(R^2 =' num2str(R2) ' RMSE= ' num2str(error2) ' MSE= ' num2str(mse2) ' MAPE= ' num2str(MAPE2) ')']};
title(string)
3实验结果
4内容获取
主页简介欢迎自取，点点关注，非常感谢！
Matlab实现PSO-ESN粒子群优化算法优化随机森林算法模型源码介绍：
MATLAB完整源码和数据（MATLAB完整源码+数据）（excel数据可替换），
1.多种变量输入，单个变量输出；
2.MatlabR2018b及以上版本一键运行；
3.具有良好的编程习惯，程序均包含简要注释。