成都网站建设与网站推广培训,公司在网上做网站怎么做账,网络销售工资一般多少,在那个网站做直播好赚钱吗回归预测 | 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 目录回归预测 | 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程序设计参考资料效果一览 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…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 目录回归预测 | 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程序设计参考资料效果一览 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
完整程序和数据下载方式1(资源处直接下载)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完整程序和数据下载方式2(订阅《RF随机森林》专栏同时可阅读《RF随机森林》专栏收录的所有内容数据订阅后私信我获取)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完整程序和数据下载方式3(订阅《智能学习》专栏同时获取《智能学习》专栏收录程序6份数据订阅后私信我获取)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
%% 定义粒子群算法参数
% N 种群 T 迭代次数
%% 随机初始化种群
Ddim; %粒子维数
c11.5; %学习因子1
c21.5; %学习因子2
w0.8; %惯性权重Xmaxub; %位置最大值
Xminlb; %位置最小值
Vmaxub; %速度最大值
Vminlb; %速度最小值
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%初始化种群个体限定位置和速度%%%%%%%%%%%%%%%%xrand(N,D).*(Xmax-Xmin)Xmin;
vrand(N,D).*(Vmax-Vmin)Vmin;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化个体最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
px;
pbestones(N,1);
for i1:Npbest(i)fobj(x(i,:));
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化全局最优位置和最优值%%%%%%%%%%%%%%%%%%
gones(1,D);
gbestinf;
for i1:Nif(pbest(i)gbest)gp(i,:);gbestpbest(i);end
end
%%%%%%%%%%%按照公式依次迭代直到满足精度或者迭代次数%%%%%%%%%%%%%
for i1:Tifor j1: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)gp(j,:);gbestpbest(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 ii1: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 ii1: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,B2G191);
T_train xlsread(data,training set,H2H191);
% 测试集——44个样本
P_testxlsread(data,test set,B2:G45);
T_testxlsread(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
pop10; %种群数量
Max_iter30; % 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
