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多维时序 | Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测

目录

• • 多维时序 | Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测
  • • 预测效果
    • 基本介绍
    • 程序设计
    • 参考资料

预测效果

基本介绍

程序设计

• 完整源码和数据获取方式资源处下载Matlab实现RF-Adaboost随机森林结合Adaboost多变量时间序列预测。

% 训练集和测试集划分
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度


P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

%  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);
function Y_hat = regRF_predict(p_train, model)
    % requires 2 arguments
    % p_train: data matrix
    % model: generated via regRF_train function

	if nargin ~= 2
		error('need atleast 2 parameters, X matrix and model');
	end
	
	Y_hat = mexRF_predict(p_train', model.lDau, model.rDau, model.nodestatus, model.nrnodes, ...
        model.upper, model.avnode, model.mbest, model.ndtree, model.ntree);
    
    if ~isempty(find(model.coef, 1)) % for bias corr
        Y_hat = model.coef(1) + model.coef(2) * Y_hat;
    end

	clear mexRF_predict

参考资料