多维时序 | Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测
目录
预测效果
基本介绍
1.Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测（完整源码和数据)
RF-AdaBoost是一种将RF和AdaBoost两种机器学习技术结合起来使用的方法，旨在提高模型的性能和鲁棒性。具体而言，AdaBoost则是一种集成学习方法，它将多个弱分类器组合起来形成一个强分类器，其中每个分类器都是针对不同数据集和特征表示训练的。RF-AdaBoost算法的基本思想是将RF作为基模型，利用AdaBoost算法对其进行增强。具体而言，我们可以训练多个RF模型，每个模型使用不同的数据集和特征表示，然后将它们的预测结果组合起来，形成一个更准确和鲁棒的模型。
2.运行环境为Matlab2020b；
3.输入多个特征，输出单个变量，多变量时序预测；
4.data为数据集，excel数据，前多列输入，最后1列输出，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
5.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE、RMSE多指标评价.
6.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。
程序设计
- 完整源码和数据获取方式资源处下载Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测。
clike
% 训练集和测试集划分
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
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
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);
function Y_hat = regRF_predict(p_train, model)
% requires 2 arguments
% p_train: data matrix
% model: generated via regRF_train function
if nargin ~= 2
error('need atleast 2 parameters, X matrix and model');
end
Y_hat = mexRF_predict(p_train', model.lDau, model.rDau, model.nodestatus, model.nrnodes, ...
model.upper, model.avnode, model.mbest, model.ndtree, model.ntree);
if ~isempty(find(model.coef, 1)) % for bias corr
Y_hat = model.coef(1) + model.coef(2) * Y_hat;
end
clear mexRF_predict参考资料
1\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501 \[2\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501