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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) ? ? ? 雷達(dá)通信 ? ? ?無(wú)線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號(hào)處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動(dòng)機(jī) ? ? ? ?無(wú)人機(jī)

? 內(nèi)容介紹

隨機(jī)森林算法是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過(guò)組合多個(gè)決策樹(shù)來(lái)進(jìn)行分類和回歸。

算法的原理如下：

1. 建立多個(gè)決策樹(shù)：隨機(jī)森林由多個(gè)決策樹(shù)組成，每個(gè)決策樹(shù)都是獨(dú)立地從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中隨機(jī)采樣得到的。這種隨機(jī)采樣可以通過(guò)自助法（bootstrap）或者隨機(jī)子集法（random subspace）進(jìn)行。

2. 隨機(jī)特征選擇：在每個(gè)決策樹(shù)的節(jié)點(diǎn)上，只考慮部分特征進(jìn)行分裂。這樣可以增加決策樹(shù)之間的差異性，提高整體模型的準(zhǔn)確性。常用的特征選擇方法有全特征選擇和隨機(jī)特征選擇。

3. 決策樹(shù)的構(gòu)建：根據(jù)選定的特征進(jìn)行劃分，使得每個(gè)子節(jié)點(diǎn)上的樣本盡量屬于同一類別或具有相似的回歸值。通常使用信息熵、基尼系數(shù)等指標(biāo)來(lái)評(píng)估劃分質(zhì)量。重復(fù)這個(gè)過(guò)程直到達(dá)到預(yù)定的停止條件。

4. 集成投票/平均：對(duì)于分類問(wèn)題，隨機(jī)森林通過(guò)投票機(jī)制來(lái)確定最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。每個(gè)決策樹(shù)對(duì)樣本進(jìn)行分類，最后選擇得票最多的類別作為整個(gè)隨機(jī)森林的預(yù)測(cè)結(jié)果。對(duì)于回歸問(wèn)題，隨機(jī)森林通過(guò)平均每個(gè)決策樹(shù)的預(yù)測(cè)值來(lái)得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。

隨機(jī)森林算法具有很好的魯棒性和泛化能力，能夠有效地處理高維數(shù)據(jù)和大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并且對(duì)于特征的缺失和噪聲有較好的容錯(cuò)性。

對(duì)于基于隨機(jī)森林算法的時(shí)間序列預(yù)測(cè)，你可以按照以下步驟進(jìn)行：

1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集并整理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)包含時(shí)間戳和要預(yù)測(cè)的目標(biāo)變量。將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。

2. 特征工程：針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可以提取一些常見(jiàn)的特征，如滯后特征（lag features）、移動(dòng)平均值等。這些特征可以幫助模型捕捉時(shí)間序列的趨勢(shì)和周期性。

3. 隨機(jī)森林模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，構(gòu)建隨機(jī)森林模型。隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，由多個(gè)決策樹(shù)組成。每個(gè)決策樹(shù)都基于不同的數(shù)據(jù)子集進(jìn)行訓(xùn)練，最后通過(guò)投票或平均預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)得出最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。

4. 模型評(píng)估：使用測(cè)試集數(shù)據(jù)，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能。可以使用一些指標(biāo)如均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）等來(lái)評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值之間的差異。

5. 模型優(yōu)化：根據(jù)評(píng)估結(jié)果，可以嘗試調(diào)整模型參數(shù)、增加更多特征或者嘗試其他算法來(lái)優(yōu)化模型的性能。

需要注意的是，隨機(jī)森林算法在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)可能存在一些限制，如無(wú)法捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系和忽略時(shí)間序列中的自相關(guān)性。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，可能需要考慮其他更適合時(shí)間序列預(yù)測(cè)的算法，如ARIMA、LSTM等。

? 代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)（時(shí)間序列的單列數(shù)據(jù)）result = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?數(shù)據(jù)分析num_samples = length(result); ?% 樣本個(gè)數(shù) kim = 15; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?% 延時(shí)步長(zhǎng)（kim個(gè)歷史數(shù)據(jù)作為自變量）zim = ?1; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?% 跨zim個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)%% ?構(gòu)造數(shù)據(jù)集for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 ? ?res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];end%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = 1: 1: 922;P_train = res(temp(1: 700), 1: 15)';T_train = res(temp(1: 700), 16)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(701: end), 1: 15)';T_test = res(temp(701: end), 16)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[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);%% ?轉(zhuǎn)置以適應(yīng)模型p_train = p_train'; p_test = p_test';t_train = t_train'; t_test = t_test';%% ?訓(xùn)練模型trees = 100; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?% 決策樹(shù)數(shù)目leaf ?= 5; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?% 最小葉子數(shù)OOBPrediction = 'on'; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 打開(kāi)誤差圖OOBPredictorImportance = 'on'; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?% 計(jì)算特征重要性Method = 'regression'; ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?% 分類還是回歸net = TreeBagger(trees, p_train, t_train, 'OOBPredictorImportance', OOBPredictorImportance,... ? ? ?'Method', Method, 'OOBPrediction', OOBPrediction, 'minleaf', leaf);importance = net.OOBPermutedPredictorDeltaError; ?% 重要性%% ?仿真測(cè)試t_sim1 = predict(net, p_train);t_sim2 = predict(net, p_test );%% ?數(shù)據(jù)反歸一化T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%% ?均方根誤差error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M);error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N);%% ?繪圖figureplot(1: M, T_train, 'r-', 1: M, T_sim1, 'b-', 'LineWidth', 1)legend('真實(shí)值', '預(yù)測(cè)值')xlabel('預(yù)測(cè)樣本')ylabel('預(yù)測(cè)結(jié)果')string = {'訓(xùn)練集預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比'; ['RMSE=' num2str(error1)]};title(string)xlim([1, M])gridfigureplot(1: N, T_test, 'r-', 1: N, T_sim2, 'b-', 'LineWidth', 1)legend('真實(shí)值', '預(yù)測(cè)值')xlabel('預(yù)測(cè)樣本')ylabel('預(yù)測(cè)結(jié)果')string = {'測(cè)試集預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比'; ['RMSE=' num2str(error2)]};title(string)xlim([1, N])grid%% ?繪制誤差曲線figureplot(1: trees, oobError(net), 'b-', 'LineWidth', 1)legend('誤差曲線')xlabel('決策樹(shù)數(shù)目')ylabel('誤差')xlim([1, trees])grid%% ?繪制特征重要性figurebar(importance)legend('重要性')xlabel('特征')ylabel('重要性')%% ?相關(guān)指標(biāo)計(jì)算% R2R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1')^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;R2 = 1 - norm(T_test ?- T_sim2')^2 / norm(T_test ?- mean(T_test ))^2;disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的R2為：', num2str(R1)])disp(['測(cè)試集數(shù)據(jù)的R2為：', num2str(R2)])% MAEmae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ;disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的MAE為：', num2str(mae1)])disp(['測(cè)試集數(shù)據(jù)的MAE為：', num2str(mae2)])% MBEmbe1 = sum(T_sim1' - T_train) ./ M ;mbe2 = sum(T_sim2' - T_test ) ./ N ;disp(['訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的MBE為：', num2str(mbe1)])disp(['測(cè)試集數(shù)據(jù)的MBE為：', num2str(mbe2)])%% ?繪制散點(diǎn)圖sz = 25;c = 'b';figurescatter(T_train, T_sim1, sz, c)hold onplot(xlim, ylim, '--k')xlabel('訓(xùn)練集真實(shí)值');ylabel('訓(xùn)練集預(yù)測(cè)值');xlim([min(T_train) max(T_train)])ylim([min(T_sim1) max(T_sim1)])title('訓(xùn)練集預(yù)測(cè)值 vs. 訓(xùn)練集真實(shí)值')figurescatter(T_test, T_sim2, sz, c)hold onplot(xlim, ylim, '--k')xlabel('測(cè)試集真實(shí)值');ylabel('測(cè)試集預(yù)測(cè)值');xlim([min(T_test) max(T_test)])ylim([min(T_sim2) max(T_sim2)])title('測(cè)試集預(yù)測(cè)值 vs. 測(cè)試集真實(shí)值')

? 運(yùn)行結(jié)果

? 參考文獻(xiàn)

[1] 彭璐.基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)與應(yīng)用研究[J].[2023-07-22].

[2] 胡瑋.基于改進(jìn)鄰域粗糙集和隨機(jī)森林算法的糖尿病預(yù)測(cè)研究[D].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)[2023-07-22].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.136129.

[3] 朱品光.基于隨機(jī)森林回歸算法的堆石壩爆破塊度預(yù)測(cè)研究[D].天津大學(xué)[2023-07-22].

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合