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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
海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm, SOA）是一种基于海鸥群体行为的新型元启发式优化算法。SOA通过模拟海鸥在寻找食物时的飞行模式和集体行动来探索解空间，寻找最优解。海鸥在搜索食物时会根据同伴的位置和距离调整自己的飞行方向和速度，这一特点使得SOA算法能够有效地平衡全局搜索和局部搜索，适用于解决多模态和高维优化问题。
随机森林（Random Forest, RF）是一种广泛应用于分类和回归任务的集成学习方法。它通过构建多个决策树并汇总它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。每个决策树都是从原始数据集的随机子集中训练得到的，这有助于减少模型过拟合的风险，并允许RF处理高维数据和缺失值。
将SOA应用于RF超参数优化，可以自动且高效地搜索最佳的树数量、特征采样率、最大深度等关键参数，从而提升RF模型的性能。SOA-RF组合不仅提高了模型的泛化能力，也简化了调参过程，减少了人为干预的需求。然而，这种方法可能会增加计算时间和资源消耗，尤其是在处理大规模数据集时。
尽管存在这些挑战，SOA-RF已经在多个领域显示了其价值，包括但不限于金融预测、医疗诊断、环境保护和工业制造等，为解决复杂的数据分析和决策问题提供了新的解决方案。
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','SOA-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SOA-RF海鸥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。