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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码及数据
💥1 概述
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物群体的行为，通过不断迭代寻找最优解。
随机森林回归（Random Forest Regression, RFR）是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树，并对它们的预测结果进行平均或加权平均来得到最终的预测结果。
将PSO与RFR相结合，可以通过PSO优化RFR的参数，从而提高RFR的预测性能。具体步骤如下：
1. 初始化粒子群的位置和速度，每个粒子表示一组RFR的参数。
2. 计算每个粒子对应的RFR模型的预测误差（如均方误差）作为适应度值。
3. 更新每个粒子的速度和位置，根据当前位置和速度以及全局最优位置和个体最优位置进行更新。
4. 重复步骤2和步骤3，直到达到预定的迭代次数或满足停止条件。
5. 根据最优的粒子位置得到最优的RFR模型参数。
6. 使用最优的RFR模型进行预测。
通过PSO优化RFR的参数，可以有效地搜索参数空间，找到最优的参数组合，从而提高RFR的预测性能。同时，PSO算法具有全局搜索能力和较强的收敛性，可以避免陷入局部最优解。
基于粒子群算法优化随机森林回归预测是一种有效的方法，可以提高RFR的预测性能，并在实际应用中具有广泛的应用前景。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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[1]李雨泰,李伟良,尚智婕,等.基于云自适应粒子群优化算法和随机森林回归(CAPSO-RFR)的负载均衡预测[J].微型电脑应用, 2019, 35(10):3.DOI:CNKI:SUN:WXDY.0.2019-10-026.
[2]郑学召,李梦涵,张嬿妮,等.基于随机森林算法的煤自燃温度预测模型研究[J]. 2021.DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.17700.
