回归预测 | MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测

效果一览

基本介绍

MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测
粒子群算法优化随机森林(PSO-RF)回归预测（Matlab完整程序和数据）
输入6个特征，输出1个，即多输入单输出；
运行环境Matlab2018及以上,运行主程序main即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集；
命令窗口输出RMSEP、MAE、R2、MAPE。

程序设计

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%% 定义粒子群算法参数
% N 种群 T 迭代次数 
%% 随机初始化种群
D=dim;                   %粒子维数
c1=1.5;                 %学习因子1
c2=1.5;                 %学习因子2
w=0.8;                  %惯性权重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
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%初始化种群个体（限定位置和速度）%%%%%%%%%%%%%%%%x=rand(N,D).*(Xmax-Xmin)+Xmin;
v=rand(N,D).*(Vmax-Vmin)+Vmin;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
p=x;
pbest=ones(N,1);
for i=1:Npbest(i)=fobj(x(i,:)); 
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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满足精度或者迭代次数%%%%%%%%%%%%%
for i=1:Tifor j=1:N%%%%%%%%%%%%%%更新个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%if (fobj(x(j,:))) <pbest(j)p(j,:)=x(j,:);pbest(j)=fobj(x(j,:)); end%%%%%%%%%%%%%%%%更新全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%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,:);%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%边界条件处理%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%记录历代全局最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Convergence_curve(i)=gbest;%记录训练集的适应度值
%%  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
restoredefaultpath%%  导入数据
P_train = xlsread('data','training set','B2：G191')';
T_train= xlsread('data','training set','H2：H191')';
% 测试集——44个样本
P_test=xlsread('data','test set','B2:G45')';
T_test=xlsread('data','test set','H2:H45')';
%%  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);%%  参数初始化
pop=10; %种群数量
Max_iter=30; %  设定最大迭代次数
dim = 2;% 维度为2，即优化两个超参数
lb = [1,1];%下边界
ub = [20,20];%上边界
fobj = @(x) fun(x,p_train,t_train);
[Best_pos,Best_score,curve]=PSO(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化%%  提取最优参数
n_trees = Best_pos(1);
n_layer = Best_pos(2);%%  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);

参考资料

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