【Matlab】RF随机森林时序预测算法（附代码）

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一，概述

随机森林的基本思想是利用多个决策树对时序数据进行预测，其中每个决策树都使用不同的随机抽样方式选择训练数据，以减小过拟合的风险。随机森林时序预测算法的主要步骤如下：

（1）样本抽样：从原始数据中随机抽取一部分样本，用于训练每个决策树。
（2）特征抽样：从原始特征中随机选取一部分特征，用于训练每个决策树。
（3）决策树训练：使用抽样得到的样本和特征，构建多个决策树，其中每个树都是一组独立的分类器。
（4）预测：对于新的输入数据，使用构建的决策树进行预测，最终输出每个决策树的预测值的平均值，作为最终的预测值。

随机森林时序预测算法具有以下优点：
（1）可以处理大规模、高维度的数据。
（2）具有较高的准确性和稳定性，在处理噪声和缺失值方面表现良好。
（3）可以有效地处理非线性数据和复杂模型。
（4）可以进行特征选择，从而提高模型的泛化能力。总之，随机森林时序预测算法是一种有效的（5）时间序列预测方法，可以用于各种领域，如金融、医疗、气象等，具有广泛的应用前景。

二，代码

代码中文注释非常清晰，按照示例数据修改格式，替换数据集即可运行，数据集为excel。

部分代码如下：

%%  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

%%  导入数据（时间序列的单列数据）
result = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析
num_samples = length(result);  % 样本个数 
kim = 15;                      % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测

%%  构造数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
    res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];
end

%%  数据集分析
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

%%  划分训练集和测试集
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);

%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

%%  训练模型
trees = 100;                                      % 决策树数目
leaf  = 5;                                        % 最小叶子数
OOBPrediction = 'on';                             % 打开误差图
OOBPredictorImportance = 'on';                    % 计算特征重要性
Method = 'regression';                            % 分类还是回归
net = TreeBagger(trees, p_train, t_train, 'OOBPredictorImportance', OOBPredictorImportance,...
      'Method', Method, 'OOBPrediction', OOBPrediction, 'minleaf', leaf);
importance = net.OOBPermutedPredictorDeltaError;  % 重要性

%%  仿真测试
t_sim1 = predict(net, p_train);
t_sim2 = predict(net, p_test );

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