Matlab实现海洋捕食者优化算法优化随机森林算法模型 （MPA-RF）（附源码）
目录
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
海洋捕食者优化算法（Marine Predators Algorithm, MPA）是一种模仿海洋生物捕食行为的新型元启发式优化算法。MPA通过模拟海洋捕食者的搜寻、追踪和攻击猎物的过程，来指导算法在解空间中的搜索。该算法融合了多种海洋生物的捕食策略，如随机游走、螺旋路径搜索和群体协作，从而在探索和开发之间取得良好的平衡，适用于解决复杂的优化问题。
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集成它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。每个决策树都是基于原始数据集的一个随机子集训练而成，这种方法不仅减少了过拟合的风险，还能处理高维数据，并提供特征重要性的评估。
将MPA应用于RF的超参数优化，能够自动发现最佳的树数量、特征选择比例、最大深度等关键参数，从而提升RF模型的性能。MPA-RF组合不仅提高了模型的泛化能力，还简化了调参过程，降低了人为干预的需求。然而，这种方法可能会增加计算成本，特别是在处理大规模数据集时需要更多的计算资源和时间。
尽管存在这些挑战，MPA-RF已经在多个领域展示了其价值，包括金融分析、医疗诊断、环境科学和工业控制等，为解决实际问题提供了有效的技术支持和解决方案。
2部分代码
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 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','MPA-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
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Matlab实现MPA-RF海洋捕食者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。
原文地址：https://blog.csdn.net/w971656545/article/details/144143769
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