随机森林时间序列预测实现|随机森林在潮位数据预测中的应用

近年来，随着人工智能技术的迅速发展，机器学习在各行各业的应用逐渐深入。特别是在时间序列预测领域，随机森林（Random Forest）凭借其优秀的泛化能力和处理非线性数据的优势，成为了一种非常受欢迎的预测方法。本文将介绍如何利用随机森林算法来对潮位数据进行预测，并展示如何评估模型的效果。

NO.1|数据预处理与模型训练

首先，我们从一个包含潮位数据的Excel文件中读取数据。该数据集包含年、月、日等时间信息，以及对应的潮位数据。为了进行时间序列预测，我们将时间信息作为特征（输入），潮位数据作为标签（输出）。

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集则用于评估模型的预测能力。为了保证模型的泛化性，我们采用了70%的数据作为训练集，剩余的30%作为测试集。
在模型训练阶段，我们使用了随机森林算法，通过50棵决策树来训练模型。随机森林的优势在于，它通过多棵树的集成来减少过拟合，从而提高模型的预测准确性。

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% 提取特征和标签
X = data(:, 1:3); % 年、月、日作为特征
y = data(:, 4);   % 潮位数据作为标签
% 分割数据集为训练集和测试集（这里简单地将前70%的数据作为训练集，后30%的数据作为测试集）
split_ratio = 0.7;
split_idx = round(split_ratio * size(X, 1));
X_train = X(1:split_idx, :);
y_train = y(1:split_idx);
X_test = X(split_idx+1:end, :);
y_test = y(split_idx+1:end);
% 使用随机森林进行序列预测
rf_model = TreeBagger(30, X_train, y_train); % 使用50棵决策树
min_leaf_size = 5; % 叶子节点的最小样本数

训练完成后，我们用训练集和测试集分别进行了预测，并计算了两者的预测误差。为了评估模型的预测性能，我们采用了均方根误差（RMSE）作为评估指标

通过绘制预测结果与真实值的对比图，我们可以清晰地看到，训练集和测试集的预测结果都与真实值非常接近，说明模型能够有效地捕捉到潮位数据的变化趋势。

此外，我们还计算了训练集和测试集上的多项评估指标，包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）以及决定系数（R²）。这些评估指标能够帮助我们全面了解模型的性能。例如，较低的RMSE值和较高的R²值表明，模型在预测潮位时具有较好的准确性。

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% 计算训练集上的各种评估指标
train_rmse = sqrt(mean((str2double(y_train_pred) - y_train).^2));
train_mae = mean(abs(str2double(y_train_pred) - y_train));
train_mse = mean((str2double(y_train_pred) - y_train).^2);
train_r2 = 1 - sum((str2double(y_train_pred) - y_train).^2) / sum((y_train - mean(y_train)).^2);
% 计算测试集上的各种评估指标
test_rmse = sqrt(mean((str2double(y_test_pred) - y_test).^2));
test_mae = mean(abs(str2double(y_test_pred) - y_test));
test_mse = mean((str2double(y_test_pred) - y_test).^2);
test_r2 = 1 - sum((str2double(y_test_pred) - y_test).^2) / sum((y_test - mean(y_test)).^2);

运行结果

训练集评估指标：
RMSE: 0.0039
MAE: 0.0005
MSE: 0.0000
R^2: 0.9998

测试集评估指标：
RMSE: 0.1312
MAE: 0.1085
MSE: 0.0172
R^2: -0.3809

(1)完整资源获取方式(200多种算法)

https://github.com/suthels/-/blob/main/README.md

(2)本期源代码开源位置:

https://github.com/suthels/OpenSource