【RF回归预测】基于matlab蜂虎狩猎算法优化森林算法BEH-RF风电数据回归预测【含Matlab源码 3844期】

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⛄一、蜂虎狩猎算法优化森林算法BEH-RF风电功率回归预测简介

1 蜂虎狩猎算法
蜂虎狩猎算法(Bee Tiger Hunting Algorithm， BTH A) 是一种基于群体智能的优化算法Q， 该算法模拟了蜜蜂和老虎在捕食过程中的行
为，并通过不断迭代寻找最优解。该算法具有简单、易于实现、全局寻优能力强等特点，在多种优化问题中表现出良好的效果。

算法原理
蜂虎狩猎算法模拟了蜜蜂和老虎在捕食过程中的行为，包含两个阶段：搜索阶段和聚合阶段。
搜索阶段：在该阶段中，蜜蜂和老虎在搜索食物时都会随机移动，并记录下最佳位置。其中，蜜蜂以自身为中心将周围的食物信息整合起来，形成一个适应度值，最后选择适应度值最高的位置；而老虎则采用基于梯度的搜索策略，根据当前位置的梯度信息确定下一步的移动方向。

聚合阶段：在该阶段中，蜜蜂和老虎将在寻找到的最佳位置附近聚集，并通过交换信息来更新自身位置。其中，蜜蜂会向最优解点靠拢，并用自己的适应度值替换掉该点原有的适应度值；而老虎则会沿着梯度方向反复迭代，直到达到最优解点。

2 随机森林算法原理
随机森林算法是一种集成学习算法，它通过同时使用多个决策树对数据集进行训练，并通过投票机制或平均化方式来得出最终的预测结果。随机森林算法具有很高的准确性和鲁棒性，可以有效地避免过拟合问题，可以处理高维度数据，可以评估特征的重要性。但是，随机森林算法对于少量数据集表现不佳，结果不够直观，训练时间较长，对于分类不平衡的数据集表现不佳。在应用随机森林算法时，需要进行数据预处理、构建随机森林分类模型和模型评估等步骤

3 随机森林算法步骤
步骤如下：
1、从原始数据集中使用自助采样法（bootstrap）随机抽取n个样本，作为新的训练集。
2、随机选择k个特征，建立一个决策树模型。
3、重复步骤1和步骤2，建立多个决策树模型。
4、对于分类问题，采用投票法（majority voting）；对于回归问题，采用平均法（averaging）。
5、对新的数据进行预测，将多个决策树的结果进行综合，得到最终的预测结果。

4 基本描述
4.1 Matlab基于蜂虎狩猎算法优化森林算法BEH-RF的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据）
4.2 BEH选择最佳的RF核函数参数;
4.3 多特征输入单输出的回归预测。程序内注释详细，excel数据，直接替换数据就可以用。
4.4 程序语言为matlab，程序可出预测效果图，迭代优化图，相关分析图，运行环境matlab2019b及以上。评价指标包括:R2、RPD、MSE、RMSE、MAE、MAPE等。
4.5 代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

⛄二、部分源代码

clear all
clc
rng(‘default’);
%% 导入数据,‘sheet1’
input=xlsread(‘./叶轮数据说明/4米平均风速-风速条件.xlsx’,‘Sheet1’,‘B3:G12002’);
output=xlsread(‘./叶轮数据说明/4米平均风速-状态.xlsx’,‘Sheet1’,‘F3:F12002’);
N=length(output); %全部样本数目
testNum=round(N*0.9); %设定测试样本数目
trainNum=N-testNum; %计算训练样本数目
% 随机生成训练集、测试集
k = randperm(size(input,1));
% 训练集——1900个样本
P_train=input(k(1:trainNum)😅‘;
T_train=output(k(1:trainNum))’;
% 测试集——100个样本
P_test=input(k(trainNum+1:testNum)😅‘;
T_test=output(k(trainNum+1:testNum))’;

%% 归一化
% 训练集
[Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train,-1,1);
Pn_test = mapminmax(‘apply’,P_test,inputps);
% 测试集
[Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train,-1,1);
Tn_test = mapminmax(‘apply’,T_test,outputps);
Pn_train = Pn_train’;
Pn_test = Pn_test’;
Tn_train = Tn_train’;
Tn_test = Tn_test’;

%% 定义蜂虎狩猎优化参数
pop=20; %种群数量
Max_iteration=30; % 设定最大迭代次数
dim = 2;%维度，即树个数和最小叶子点树
lb = [1,1];%下边界
ub = [50,20];%上边界
fobj = @(x) fun(x,Pn_train,Tn_train,Pn_test,Tn_test);
[Best_score,Best_pos,BEH_curve]=BEH(pop,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj); %开始优化
figure
plot(BEH_curve,‘linewidth’,1.5);
grid on
xlabel(‘迭代次数’)
ylabel(‘适应度函数’)
title(‘BEH-随机森林收敛曲线’)
disp([‘寻优得到的树个数:’,num2str(round(Best_pos(1)))])
disp([‘最小叶子节点:’,num2str(round(Best_pos(2)))])
%用得到的最优参数，训练随机树
numTrees = round(Best_pos(1));
minLeafSize = round(Best_pos(2));
model = TreeBagger(numTrees,Pn_train,Tn_train,‘Method’,‘regression’,‘MinLeafSize’,minLeafSize);
Tn_sim1 = predict(model, Pn_train);
Tn_sim2 = predict(model, Pn_test);
% 反归一化
T_sim1 = mapminmax(‘reverse’,Tn_sim1,outputps);
T_sim2 = mapminmax(‘reverse’,Tn_sim2,outputps);
error1 = T_sim1’ - T_train;
error2 = T_sim2’ - T_test;

%% 传统随机森林
model = TreeBagger(20,Pn_train,Tn_train,‘Method’,‘regression’,‘MinLeafSize’,1);
Tn_sim11 = predict(model, Pn_train);
Tn_sim22 = predict(model, Pn_test);
% 反归一化
T_sim11 = mapminmax(‘reverse’,Tn_sim11,outputps);
T_sim22 = mapminmax(‘reverse’,Tn_sim22,outputps);
error11 = T_sim11’ - T_train;
error22 = T_sim22’ - T_test;

%% 结果对比
figure
plot(T_train,‘rs-’,‘linewidth’,1)
hold on
plot(T_sim1,‘b-o’,‘linewidth’,1)
plot(T_sim11,‘k-s’,‘linewidth’,1)
xlabel(‘训练集样本编号’)
ylabel(‘训练集输出’)
title(‘BEH-RF和RF训练集输出’)
axis tight
legend(‘期望输出’,‘BEH-RF’,‘RF’)

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]仝卫国,郭超宇,赵如意.基于改进麻雀算法优化LSSVM的再循环箱浆液密度预测模型[J].电子测量技术. 2022,45(01)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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