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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
麻雀算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种基于麻雀的行为模式的优化算法，它模拟了麻雀在觅食和迁徙过程中的行为，通过不断迭代来搜索最优解。
类似于PSO算法，将SSA与随机森林回归（Random Forest Regression, RFR）相结合，可以通过SSA优化RFR的参数，从而提高RFR的预测性能。具体步骤如下：
1. 初始化麻雀群体的位置和速度，每个麻雀表示一组RFR的参数。
2. 计算每个麻雀对应的RFR模型的预测误差（如均方误差）作为适应度值。
3. 更新每个麻雀的速度和位置，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. 根据最优的麻雀位置得到最优的RFR模型参数。
6. 使用最优的RFR模型进行预测。
通过SSA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。与PSO相比，SSA算法模拟了麻雀的行为模式，具有更强的探索能力和全局搜索能力。
基于麻雀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]姜南林.基于改进麻雀搜索算法优化长短期记忆网络的短期电力负荷预测研究[J].[2023-10-14].
[2]仝晓春,周玲.基于蜻蜓算法优化随机森林回归的粮食产量预测研究[J].现代科学仪器, 2023, 40(1):186-192.
