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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
北方苍鹰优化算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）是一种新颖的群智能优化算法，灵感源自北方苍鹰捕食时的策略。该算法通过模拟苍鹰的搜寻、接近和捕捉猎物的行为模式，实现对解空间的高效探索与开发。NGO具有较强的全局搜索能力和快速收敛的优点，适用于解决复杂的优化问题。
随机森林（Random Forest, RF）是一种强大的集成学习方法，通过构建多个决策树并集成它们的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。每个决策树都是基于数据集的一个随机子集训练而成，这有助于降低过拟合的风险。RF不仅可以处理高维数据，还能评估特征的重要性，是分类和回归任务中的常用算法。
将NGO用于优化RF的超参数，可以自动寻找最优的树数量、特征选择数量、最大深度等关键参数，进而提升RF模型的性能。这种方法结合了NGO的高效搜索特性和RF的强大学习能力，不仅提高了模型的泛化能力，也简化了调参流程。但是，NGO-RF组合可能会增加计算时间和资源需求。
尽管存在这些局限，NGO-RF已经在多个领域展现出了其独特的价值，例如金融风险管理、生物信息学分析、环境监测和工业自动化等，为解决实际问题提供了强有力的支持。
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','NGO-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NGO-RF北方苍鹰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。