区间预测 | PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测(Matlab)

本文主要是介绍区间预测 | PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测(Matlab),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

区间预测 | PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测(Matlab)

目录

    • 区间预测 | PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测(Matlab)
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基本介绍

1.Matlab实现PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测,基于PSO-RF-KDE多变量回归区间预测,PSO-RF-KDE的核密度估计下置信区间预测。

2.含点预测图、置信区间预测图、核密度估计图,区间预测(区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW),点预测多指标输出(MAE、RMSE、 MSE),多输入单输出。

3.运行环境为Matlab2018b及以上;

4.输入多个特征,输出单个变量,多变量回归区间预测;

5.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹。

PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测(Matlab)

PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测(Matlab)。
在这里插入图片描述

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式关注并私信博主回复PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测(Matlab)
%%  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%%  导入数据
res = xlsread('data.xlsx','sheet1');
%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 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
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集(不希望打乱时,注释该行)
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);%%  参数初始化
pop=10; %种群数量
Max_iter=30; %  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

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340

这篇关于区间预测 | PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测(Matlab)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/945533

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

HDFS—存储优化(纠删码)

纠删码原理 HDFS 默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间。 此种方式节约了空间,但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件,都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

变量与命名

引言         在前两个课时中,我们已经了解了 Python 程序的基本结构,学习了如何正确地使用缩进来组织代码,并且知道了注释的重要性。现在我们将进一步深入到 Python 编程的核心——变量与命名。变量是我们存储数据的主要方式,而合理的命名则有助于提高代码的可读性和可维护性。 变量的概念与使用         在 Python 中,变量是一种用来存储数据值的标识符。创建变量很简单,

MySQL高性能优化规范

前言:      笔者最近上班途中突然想丰富下自己的数据库优化技能。于是在查阅了多篇文章后,总结出了这篇! 数据库命令规范 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来) 数据库对象的命名要能做到见名识意,并且最后不要超过32个字符 临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀,备份

hdu 1754 I Hate It(线段树,单点更新,区间最值)

题意是求一个线段中的最大数。 线段树的模板题,试用了一下交大的模板。效率有点略低。 代码: #include <stdio.h>#include <string.h>#define TREE_SIZE (1 << (20))//const int TREE_SIZE = 200000 + 10;int max(int a, int b){return a > b ? a :

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者

hdu4267区间统计

题意:给一些数,有两种操作,一种是在[a,b] 区间内,对(i - a)% k == 0 的加value,另一种操作是询问某个位置的值。 import java.io.BufferedInputStream;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import

hdu4417区间统计

给你一个数列{An},然后有m次查询,每次查询一段区间 [l,r] <= h 的值的个数。 import java.io.BufferedInputStream;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamRead

hdu3333区间统计

题目大意:求一个区间内不重复数字的和,例如1 1 1 3,区间[1,4]的和为4。 import java.io.BufferedInputStream;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader;