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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码及数据
💥1 概述
基于混合遗传算法-蚁群算法优化随机森林回归预测是一种综合利用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的优化方法，用于改进随机森林回归（Random Forest Regression, RFR）的预测性能。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物进化中的选择、交叉和变异等操作，来搜索最优解。蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过模拟蚂蚁在搜索食物过程中的信息素沉积和信息素蒸发等行为，来搜索最优解。
将GA和ACO相结合，可以通过GA优化ACO的参数，从而提高ACO的搜索能力和全局优化能力。具体步骤如下：
1. 初始化种群的基因编码和信息素矩阵，每个个体表示一组RFR的参数。
2. 计算每个个体对应的RFR模型的预测误差（如均方误差）作为适应度值，并更新信息素矩阵。
3. 根据适应度值和信息素矩阵选择优秀的个体，并进行交叉和变异操作，生成新的个体。
4. 重复步骤2和步骤3，直到达到预定的迭代次数或满足停止条件。
5. 根据最优的个体得到最优的RFR模型参数。
6. 使用最优的RFR模型进行预测。
通过GA-ACO优化RFR的参数，可以有效地搜索参数空间，找到最优的参数组合，从而提高RFR的预测性能。同时，GA和ACO算法都具有全局搜索能力和较强的优化能力，可以避免陷入局部最优解。
基于混合遗传算法-蚁群算法优化随机森林回归预测是一种有效的方法，可以提高RFR的预测性能，并在实际应用中具有广泛的应用前景。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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[4]熊起,刘小生.基于GA-ACO-SVM组合模型边坡位移预测研究[J].矿山测量, 2019.DOI:CNKI:SUN:KSCL.0.2019-03-002.
