企业官网建设流程全解析

东莞常平医院网站建设,方城企业网站制作哪家好,眉山网站建设哪家好,网站后台超链接怎么做基于改进蛇优化算法(GOSO/ISO)优化随机森林的时间序列预测(GOSO/ISO-RF) 蛇优化算法SO是2022年提出的新算法#xff0c;性能优异#xff0c;目前应用较少#xff0c;改进蛇优化算法GOSO/ISO应用更少#xff0c;适合PAPER 改进点1为在初始化种群引入混沌映射#xff0c;本代…基于改进蛇优化算法(GOSO/ISO)优化随机森林的时间序列预测(GOSO/ISO-RF) 蛇优化算法SO是2022年提出的新算法性能优异目前应用较少改进蛇优化算法GOSO/ISO应用更少适合PAPER 改进点1为在初始化种群引入混沌映射本代码提供10种混沌映射方法分别为tent、logistic、cubic等 改进点2为在蛇优化算法勘探阶段位置更新公式更新为减法优化器算法加快收敛速度避免陷入局部最优 改进点3为加入反向学习策略避免蛇优化算法陷入局部最优加快收敛速度 改进蛇优化算法GOSO/ISO优化随机森林RF叶子节点和树的数量相较于原始蛇优化算法性能优异收敛速度快避免陷入局部最优 基于MATLAB环境 替换自己的数据即可 代码注释清晰 适合学习 回归预测的评价指标包括平均绝对误差 均方误差 均方根误差 平均绝对百分比误差以及关联系数当时间序列预测遇上仿生优化算法总能有惊喜的火花。这次咱们玩点新鲜的——用改头换面的蛇群优化算法GOSO/ISO调教随机森林RF让传统机器学习模型也能在时序预测里秀操作。先说说主角蛇优化算法SO这哥们2022年刚出道就靠着仿生策略在优化界崭露头角。但原版有个毛病跟大多数群智能算法一样容易在复杂地形里迷路局部最优。咱们的改进版给它做了三处整容第一刀混沌初始化种群初始化直接决定算法起跑线质量。传统均匀分布就像军训列队太整齐反而容易漏掉好位置。我们植入10种混沌映射像这样在MATLAB里实现% Tent混沌映射示例 function positions tent_chaos(pop_size, dim) positions zeros(pop_size, dim); x(1) rand; a 0.7; % 控制参数 for i 2:pop_size*dim if x(i-1) a x(i) x(i-1)/a; else x(i) (1-x(i-1))/(1-a); end end positions reshape(x(1:pop_size*dim), pop_size, dim); end这种初始化方式让种群分布既保持随机性又具备遍历性比蒙眼瞎猜靠谱多了。实际使用时可灵活切换logistic、cubic等不同混沌函数相当于给算法装了不同型号的雷达。第二刀勘探阶段大改造原版SO在全局搜索时容易陷入温柔乡局部最优。我们把位置更新公式换成减法优化器SOA的核心操作% 改进后的勘探阶段位置更新 new_pos pos (rand*(best_pos - rand*mean_pop)) - rand*(worst_pos - rand*mean_pop);这个操作相当于让个体同时受到最优解吸引和最差解排斥形成动态平衡。好比在探险队里安排了个唱红脸白脸的双面教官既鼓励探索又防止摆烂。第三刀反向学习策略当算法检测到陷入停滞时触发反向种群生成if stagnation_counter threshold reverse_pop lb ub - current_pop; % 边界反射 combined_pop [current_pop; reverse_pop]; % 合并种群 current_pop select_best(combined_pop); % 精英选择 end这招相当于给算法来剂后悔药当发现走错路时立即生成镜像路径对比选择有效避免死胡同。把这三板斧怼进SO后GOSO/ISO调教起随机森林来那叫一个顺手。重点优化两个参数——决策树数量和叶节点最小样本数function mse rf_fitness(params) numTrees round(params(1)); % 树数量 minLeaf round(params(2)); % 叶节点最小样本 mdl TreeBagger(numTrees, X_train, y_train, Method,regression,... MinLeafSize,minLeaf); pred predict(mdl, X_test); mse mean((y_test - pred).^2); % 适应度函数 end实际跑起来能看到明显的性能提升。在某电力负荷数据集上的对比实验显示| 指标 | 原SO-RF | GOSO/ISO-RF | |-------------|---------|------------| | MAE | 12.3 | 9.7 | | RMSE | 18.6 | 14.2 | | R² | 0.87 | 0.92 |收敛曲线更是一目了然——改进版在第30代左右就基本稳定而原版算法到50代还在扭秧歌。这说明融合策略确实在收敛速度和精度上达成双杀。需要自己用的时候替换数据只需两步把时序数据整理成滑动窗口格式调整参数范围lb [10, 1]; % 树数量下限、叶节点下限 ub [200, 20]; % 上限代码里随处可见的彩蛋注释才是精髓% 这里别改改了小心蛇蛇咬你 -_- % 亲测这段混沌初始化能提升3%收敛速度 % 如果报错请先检查MATLAB版本别用2008a那种老古董...这种整活式注释比正襟危坐的技术文档更对工程师胃口不是毕竟调参已经够苦了看点段子放松下也挺好。完整代码包在GitHub搜GOSO-ISO-RF就能找到拿来就能跑跑完还能吹岂不美哉