目录
1.内容介绍
2.部分代码
3.实验结果
4.内容获取
1内容介绍
麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种基于自然界中麻雀觅食和躲避天敌行为的新型群智能优化算法。SSA通过模拟麻雀群体中个体之间的信息交流和社会互动来指导搜索过程，旨在高效地探索解空间并找到最优解。该算法具有较强的全局搜索能力和局部开发能力，适用于求解各种复杂的连续优化问题。
随机森林（Random Forest, RF）是一种广泛使用的机器学习算法，通过集成多个决策树来增强模型的稳定性和准确性。每棵树都是独立训练的，最终输出由所有树投票决定。RF能够处理高维数据，对异常值具有较好的鲁棒性，且可以提供特征重要性的评估。
将SSA应用于RF超参数优化，可以显著提升模型的预测性能。SSA能够有效地搜索最佳的树数、特征选择比例等超参数，使RF模型在保持高效的同时达到更好的泛化效果。此外，SSA-RF组合在处理大规模数据集时仍能保持良好的计算效率，为数据分析和模式识别任务提供了有力支持。
不过，SSA-RF也存在一些潜在的不足之处，比如算法参数的选择对结果影响较大，且优化过程中可能需要较长的时间。尽管如此，SSA-RF已在多个领域如生物信息学、环境科学和经济预测中展现出其独特的优势，成为解决实际问题的重要工具之一。
2部分代码
%% 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
tic
%% 导入数据
load bwand
x=bwand;
r,s\] = size(x); output=x(:,s); input=x(:,1:s-1); %% 划分训练集和测试集 M = size(P_train, 2); N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); %% 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); %% 提取最优参数 Best_pos=round(Best_pos); n_trees = Best_pos(1); n_layer = Best_pos(2); n_trees1 = 1; n_layer1 = 10; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 创建模型 model = regRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); mode2 = regRF_train(p_train, t_train, n_trees1, n_layer1); %% 仿真测试 t_sim1 = regRF_predict(p_train, model); t_sim2 = regRF_predict(p_test , model); t1_sim1 = regRF_predict(p_train, mode2); t1_sim2 = regRF_predict(p_test , mode2); %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output); T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output); T1_sim1 = mapminmax('reverse', t1_sim1, ps_output); T1_sim2 = mapminmax('reverse', t1_sim2, ps_output); toc T_sim1 =T_sim1'; T_sim2 =T_sim2'; T1_sim1=T1_sim1'; T1_sim2 =T1_sim2'; %% 测试集结果 figure; plotregression(T_test,T_sim2,\['回归图'\]); figure; ploterrhist(T_test-T_sim2,\['误差直方图'\]); %% 预测集绘图 figure plot(1:N,T_test,'r-\*',1:N,T_sim2,'b-o','LineWidth',0.5) hold on plot(1:N,T1_sim2,'g-+'); legend('真实值','SSA-RF预测值','RF预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string={'测试集预测结果对比';\['(R\^2 =' num2str(R2) ' RMSE= ' num2str(error2) ' MSE= ' num2str(mse2) ' MAPE= ' num2str(MAPE2) ')'\]}; title(string) **3实验结果**       **4内容获取** 主页简介欢迎自取，点点关注，非常感谢！ Matlab实现SSA-RF麻雀优化算法优化随机森林算法模型源码介绍： MATLAB完整源码和数据（MATLAB完整源码+数据）（excel数据可替换）， 1.多种变量输入，单个变量输出； 2.MatlabR2018b及以上版本一键运行； 3.具有良好的编程习惯，程序均包含简要注释。