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回归预测|基于饥饿游戏搜索优化随机森林的数据回归预测Matlab程序HGS-RF 多特征输入单输出 高引用先用先创新

🕗 发布于 2024-09-20 06:52 回归  游戏  随机森林  人工智能  神经网络  

回归预测|基于饥饿游戏搜索优化随机森林的数据回归预测Matlab程序HGS-RF 多特征输入单输出 高引用先用先创新

文章目录

一、基本原理

HGS-RF回归预测方法结合了饥饿游戏搜索优化算法（HGS）和随机森林（RF），旨在提高回归模型的预测性能。以下是详细的原理和流程：

1. 饥饿游戏搜索优化算法（HGS）简介

饥饿游戏搜索优化算法是一种启发式优化算法，灵感来源于生存竞争的策略。其主要特点包括：

  • 个体竞争：模拟个体之间为了资源的争夺和生存而进行的竞争。
  • 适应性：根据当前环境动态调整搜索策略。
  • 全局搜索能力：通过多样化的搜索方式探索解空间，避免陷入局部最优。

2. 随机森林（RF）简介

随机森林是一种集成学习方法，主要用于分类和回归任务，特点包括：

  • 多决策树：构建多棵决策树，通过集成方法提高预测的稳定性和准确性。
  • 随机性：在样本选择和特征选择上引入随机性，以增强模型的泛化能力。
  • 抗过拟合：通过集成多个模型减少过拟合的风险。

3. HGS-RF回归预测流程

HGS-RF回归预测方法结合了HGS算法的优化能力和RF的回归性能，具体流程如下：

1. 初始化
  • 参数设置：设置HGS的参数，如种群规模、最大迭代次数等。
  • 样本准备：准备训练集和测试集数据。
2. 随机森林模型构建
  • 决策树数量：确定随机森林中决策树的数量。
  • 特征选择：在每棵树的构建过程中，随机选择特征子集。
  • 训练模型：用训练集数据训练多棵决策树，形成初步的随机森林模型。
3. 饥饿游戏搜索优化
  • 个体初始化：初始化HGS中的个体位置，表示随机森林的超参数，如树的数量、最大深度等。
  • 评估适应度：使用随机森林对训练数据进行预测，计算每个个体的适应度（例如，均方误差）。
  • 竞争和更新：
    • 根据适应度进行个体间的竞争，选出表现较好的个体。
    • 更新个体的位置，根据HGS算法的规则调整个体参数，以实现更优的超参数配置。
4. 模型训练与优化
  • 循环迭代：重复评估适应度和更新个体位置的过程，直到满足停止准则（如达到最大迭代次数或适应度变化小于某个阈值）。
  • 最终选择：选择适应度最佳的个体，确定最终的超参数配置。
5. 模型评估与预测
  • 训练最终模型：使用选定的超参数重新训练随机森林模型。
  • 预测：用训练好的随机森林模型对测试集进行预测。
  • 评估性能：使用适当的评价指标（如均方误差、R²等）评估模型在测试集上的表现。

总结

HGS-RF回归预测方法通过结合饥饿游戏搜索算法的全局优化能力和随机森林的回归优势，实现了超参数的优化，进而提升模型的预测精度。这种组合能够有效应对复杂数据集，提高模型的鲁棒性和稳定性。

二、实验结果

1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；

2.excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；

3.命令窗口输出R2、MSE、MAE；

4.可视化：代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。
HGS-RF回归预测结果
在这里插入图片描述
RF回归预测结果
在这里插入图片描述

三、核心代码

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%%  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);

%%  数据平铺
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

四、代码获取

五、总结

包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等

用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出


原文地址：https://blog.csdn.net/2401_86241083/article/details/142372441

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