RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入单输出回归预测是一种基于机器学习和集成学习的预测方法,其主要思想是将随机森林和AdaBoost算法相结合,通过多输入单输出回归模型进行预测。 具体流程如下: 数据预处理:对原始数据进行清洗、归一化和分割等预处理步骤。 特征提取:利用RF模型对数据进行特征提取,得到多个特征向量作为A...
1.Matlab实现GA-RF遗传算法优化随机森林多变量回归预测; 2.输入7个特征,输出1个,即多输入单输出; 3.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; 4.遗传算法优化随机森林树数目、最大深度,命令窗口输出RMSE、MAE、R2、MAPE等评价指标。 程序设计 %...
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 %% 定义粒子群算法参数 % N 种群 T 迭代次数 %%...
回归预测 | MATLAB实现GA-RF遗传算法优化随机森林算法多输入单输出回归预测(多指标,多图),输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测; 多指标评价,代码质量极高;excel数据,方便替换,运行环境2018及以上。 程序设计 完整源码和数据获取方式:私信回复GA-RF遗传算法优化随机森林算法多输入单输出回归预测(多指标,多图...
MATLAB实现WOA-RF、RF多输入单输出预测对比(鲸鱼算法优化随机森林) 程序设计 完整程序私信博主。 % The Whale Optimization Algorithm function [Best_pos,Best_Cost,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj) % initialize position vector and score for the leader ...
GA-RF 根均方差(RMSE):2.6629 平均绝对误差(MAE):2.0069 平均相对百分误差(MAPE):40.2896% RF 根均方差(RMSE):7.4271 平均绝对误差(MAE):5.9667 平均相对百分误差(MAPE):101.6275% ⛄ 参考文献 [1] 迟宝明, 林岚, 丁元芳. 基于遗传算法的BP神经网络模型在地下水动态预测中的应用研究[C]// "寒区水资源及...
回归预测 | MATLAB实现PSO-RF粒子群优化算法优化随机森林算法多输入单输出回归预测(多指标,多图),输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测; 多指标评价,代码质量极高;excel数据,方便替换,运行环境2018及以上。 程序设计 完整源码和数据获取方式:私信回复PSO-RF粒子群优化算法优化随机森林算法多输入单输出回归预...