SSA-RF和RF神经网络多元回归预测（Matlab） 所有程序经过验证，保证可以运行。 2.输入2个特征，输出1个，即多输入单输出； 3.运行环境Matlab2018及以上,运行主程序MainSSARF_RF即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集； 4.命令窗口输出优化前后的MSE和最优参数，包括树木大小和叶子节点数； 5.预测效果如下：

在数据分析和预测领域，找到合适的模型来精准预测至关重要。今天咱们就来聊聊使用Matlab实现的SSA - RF和RF神经网络多元回归预测，这里所有程序都是经过验证能跑起来的哦。

一、数据输入输出设定

本次预测设定输入2个特征，输出1个，也就是多输入单输出的模式。这种设定在很多实际场景中非常常见，比如通过两个环境指标预测某种植物的生长指标。

二、运行环境与程序结构

运行环境要求是Matlab2018及以上版本，运行起来很简单，只需要运行主程序MainSSARF_RF就行啦。其他的都是函数文件，不需要单独运行。把所有程序都放在一个文件夹里，数据集命名为data 。这种结构设计让整个项目非常清晰，易于管理。

三、代码展示与分析

主程序MainSSARF_RF.m

% 主程序MainSSARF_RF.m
% 加载数据
load('data.mat'); 
% 假设data是一个矩阵，前两列是输入特征，最后一列是输出
inputData = data(:,1:2); 
outputData = data(:,end); 

% 划分训练集和测试集
[trainInput,testInput,trainOutput,testOutput] = divideData(inputData,outputData); 

% 传统RF预测
[rfMSE,rfTreeSize,rfLeafNodes] = traditionalRF(trainInput,trainOutput,testInput,testOutput); 

% SSA - RF预测
[ssaRfMSE,ssaRfTreeSize,ssaRfLeafNodes] = ssaRF(trainInput,trainOutput,testInput,testOutput); 

% 输出结果
fprintf('传统RF优化前MSE: %f\n',rfMSE);
fprintf('传统RF树木大小: %d\n',rfTreeSize);
fprintf('传统RF叶子节点数: %d\n',rfLeafNodes);

fprintf('SSA - RF优化前MSE: %f\n',ssaRfMSE);
fprintf('SSA - RF树木大小: %d\n',ssaRfTreeSize);
fprintf('SSA - RF叶子节点数: %d\n',ssaRfLeafNodes);

在这个主程序里，首先加载数据集data.mat ，然后把数据划分成输入和输出。接着调用函数划分训练集和测试集，之后分别进行传统RF和SSA - RF预测，并计算它们的均方误差（MSE）以及获取树木大小和叶子节点数这些关键参数，最后把结果输出到命令窗口。

划分数据函数divideData.m

function [trainInput,testInput,trainOutput,testOutput] = divideData(inputData,outputData)
% 按照70%训练集，30%测试集划分
trainRatio = 0.7; 
trainIndex = randperm(size(inputData,1)) <= floor(size(inputData,1)*trainRatio);

trainInput = inputData(trainIndex,:);
testInput = inputData(~trainIndex,:);
trainOutput = outputData(trainIndex,:);
testOutput = outputData(~trainIndex,:);
end

这个函数实现了数据的划分，按照70%作为训练集，30%作为测试集的比例。通过randperm函数打乱数据索引，然后根据比例确定训练集和测试集的索引，从而划分好数据。

传统RF预测函数traditionalRF.m

function [mse, treeSize, leafNodes] = traditionalRF(trainInput,trainOutput,testInput,testOutput)
% 创建随机森林回归模型
rfModel = TreeBagger(50,trainInput,trainOutput,'OOBPrediction','On'); 
% 进行预测
prediction = predict(rfModel,testInput); 
% 计算均方误差
mse = mean((prediction - testOutput).^2); 
% 获取树木大小和叶子节点数
treeSize = numel(rfModel.Trees);
leafNodes = sum([rfModel.Trees(:).NumLeafNodes]);
end

在传统RF预测函数里，使用TreeBagger函数创建一个有50棵树的随机森林回归模型，并开启袋外预测。接着用这个模型对测试集进行预测，计算预测结果和真实值之间的均方误差。最后获取整个随机森林的树木大小和叶子节点总数。

SSA - RF预测函数ssaRF.m

function [mse, treeSize, leafNodes] = ssaRF(trainInput,trainOutput,testInput,testOutput)
% 这里假设先对数据进行SSA处理（简单示意，实际可能更复杂）
ssaTrainInput = someSSAProcessing(trainInput);
ssaTrainOutput = someSSAProcessing(trainOutput);
ssaTestInput = someSSAProcessing(testInput);

% 创建随机森林回归模型
rfModel = TreeBagger(50,ssaTrainInput,ssaTrainOutput,'OOBPrediction','On'); 
% 进行预测
prediction = predict(rfModel,ssaTestInput); 
% 计算均方误差
mse = mean((prediction - testOutput).^2); 
% 获取树木大小和叶子节点数
treeSize = numel(rfModel.Trees);
leafNodes = sum([rfModel.Trees(:).NumLeafNodes]);
end

SSA - RF预测函数和传统RF类似，不过在创建模型之前，先对数据进行了SSA处理（这里只是简单示意，实际处理可能更复杂）。处理后的数据再用于创建随机森林模型进行预测和计算相关指标。

四、预测效果

命令窗口会输出优化前后的MSE和最优参数，包括树木大小和叶子节点数。通过这些指标，我们可以直观地对比传统RF和SSA - RF的预测性能，从而选择更适合具体场景的预测模型。

SSA-RF和RF神经网络多元回归预测（Matlab） 所有程序经过验证，保证可以运行。 2.输入2个特征，输出1个，即多输入单输出； 3.运行环境Matlab2018及以上,运行主程序MainSSARF_RF即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集； 4.命令窗口输出优化前后的MSE和最优参数，包括树木大小和叶子节点数； 5.预测效果如下：

以上就是本次SSA - RF和RF神经网络多元回归预测（Matlab实现）的全部内容啦，希望对大家在相关领域的研究和实践有所帮助。