WOA-RF|鲸鱼算法-随机森林-回归-降维|多变量特征筛选降维-回归预测|Matlab

目录

一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

亮点与优势：

二、实际运行效果： 

三、算法介绍：

1. 捕食行为的模拟

2. 数学模型：

3. 迭代过程：

四、完整程序下载：

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一、程序及算法内容介绍：

基本内容：

• 本代码基于Matlab平台编译，将：WOA(鲸鱼优化算法)与RF（随机森林）相结合，进行多输入、多特征数据的回归预测+特征降维

• 输入训练的数据包含18个特征，1个响应值，即通过18个输入值预测1个输出值（多变量、多输入回归预测，个数可自行指定）

• 通过WOA算法优化随机森林中的：树个数、枝叶分叉树，这两个关键参数，提升预测的精度

• 数据输入程序后统一进行自动归一化处理，防止训练中出现过拟合

• 自动分析计算各个输入特征的：重要性、相关性图像，实现特征降维筛选（降维个数可自行选择），降低训练难度。

• 迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况

• 自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片

亮点与优势：

• 注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合小白起步学习

• 直接运行Main函数即可看到所有结果，使用便捷

• 编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码

• 所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手

• 出图详细、丰富、美观，可直观查看运行效果

• 附带详细的说明文档（下图），其内容包括：算法原理+使用方法说明

二、实际运行效果： 

三、算法介绍：

鲸鱼优化算法的核心在于模拟座头鲸的捕食行为，特别是它们在捕食小鱼时所采用的策略。该算法通过模拟鲸鱼的社会行为和捕食策略来进行全局优化。以下是算法原理的详细介绍：

 

1. 捕食行为的模拟

座头鲸在捕食时会使用一种称为“气泡网”的策略。鲸鱼通过在水中游动并释放气泡，形成一个气泡网来围捕猎物。这个过程可以分为几个关键步骤：

1.1气泡网的形成：

鲸鱼在水面下游动，释放气泡，形成一个气泡网。这个网会将猎物围住，使其无法逃脱。

1.2围捕猎物：

鲸鱼通过调整游动的方式，逐渐缩小气泡网的范围，最终捕获猎物。在鲸鱼优化算法中，这一捕食行为被转化为优化过程中的位置更新机制。

2. 数学模型：

鲸鱼优化算法的数学模型主要包括以下几个方面：

2.1 初始化：

首先，算法会随机生成一组候选解（鲸鱼），每个解代表一个潜在的优化解。设定种群规模为N，每个鲸鱼的位置用向量表示：

Xi=[xi1,xi2,…,xid]

其中，Xi是第i个鲸鱼的位置，d是问题的维度。

2.2 适应度评估:

每个鲸鱼的位置会根据目标函数进行评估，适应度函数f(xi)用于衡量解的质量。适应度越高，表示解的质量越好。

2.3 更新位置:

鲸鱼优化算法的关键在于位置更新。根据当前最优解和其他鲸鱼的位置，更新每个鲸鱼的位置。更新规则主要有两种：

围绕最优解：鲸鱼会向当前最优解靠近，模拟捕食行为。这个过程可以用以下公式表示：

Xnewi=X∗−A⋅|C⋅X∗−Xi|

其中：X是当前最优解的位置。A是一个系数，控制鲸鱼的游动范围。C是一个随机向量，用于引入随机性。

随机搜索：鲸鱼在搜索空间中随机移动，以探索新的解。这个过程可以用以下公式表示：

Xnewi=Xj−A⋅|C⋅Xj−Xi|Xinew=Xj−A⋅|C⋅Xj−Xi|

其中，Xj是随机选择的其他鲸鱼的位置。

2.4 气泡网策略：

在捕食过程中，鲸鱼会根据猎物的位置和自身的位置调整游动方式。算法通过调整鲸鱼的位置来模拟这一过程。具体来说，鲸鱼的游动可以分为以下几种情况：

探索阶段：当鲸鱼发现猎物时，它会开始围绕猎物游动，逐渐缩小搜索范围。这一阶段的更新公式与围绕最优解的公式相似。

开发阶段：当鲸鱼未能找到猎物时，它会进行随机搜索，以探索新的区域。这一阶段的更新公式与随机搜索的公式相似。

3. 迭代过程：

鲸鱼优化算法的迭代过程如下：

初始化：设定种群规模、最大迭代次数等参数，随机生成初始鲸鱼位置。

适应度评估：计算每个鲸鱼的适应度值。

更新最优解：记录当前最优解。

位置更新：根据上述规则更新每个鲸鱼的位置。

迭代：重复步骤2到4，直到达到最大迭代次数或满足停止条件。

四、完整程序下载：