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

鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是受座头鲸捕食行为启发而提出的一种新型元启发式优化算法。该算法通过模拟座头鲸围绕猎物的螺旋游动和缩小包围圈的方式，在搜索空间中探索和开发潜在解决方案，以找到全局最优解。WOA算法因其良好的平衡全局搜索和局部搜索的能力，在解决复杂优化问题方面表现出色。

随机森林（Random Forest, RF）作为机器学习领域中的一种强大算法，通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行分类或回归分析。它能有效减少过拟合的风险，同时保持较高的预测精度。RF适用于处理大规模数据集，并且能够评估各特征的重要性。

利用WOA优化RF的超参数，旨在通过智能搜索策略自动寻找最佳的树数目、最大深度等关键设置，从而进一步提升RF模型的性能。这种方法不仅提高了模型的泛化能力，还简化了人工调参的过程。然而，WOA-RF组合也可能面临计算资源消耗大、耗时长等问题。尽管有这些挑战，WOA-RF在实际应用中已经证明了其价值，特别是在图像识别、疾病诊断和金融风险管理等领域，为解决复杂的数据分析问题提供了新的思路和技术手段。

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','WOA-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WOA-RF鲸鱼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。