基于(RF-RFE-BP)随机森林递归特征消除特征选择算法结合BP神经网络多变量回归预测(多输入单输出)
摘要:本文介绍了一个基于RF-RFE-BP算法的多变量回归预测模型,采用随机森林递归特征消除结合BP神经网络进行特征选择和预测。程序采用6+6可视化模式展示结果,包含12个分析图表和详细解释。该模型适用于膜工艺数据库分析,输入特征包括膜面积、流速等参数。程序已调试完成,支持Excel数据格式,附带测试数据集,适合新手直接使用。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本,评价指标全面,代码注释清
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目录
1、代码简介
基于(RF-RFE-BP)随机森林递归特征消除特征选择算法结合BP神经网络多变量回归预测(多输入单输出)
采用RF-RFE随机森林递归特征消除特征选择对原始特征进行特征选择!随后在结合BP进行回归预测!
由于之前的图像分析太少,本次更新采用6+6模式来实现对模型结果的可视化展示!!!
分为6个基础误差分析图像+6个统计分布分析图像!!!
赠送word图像解释!
程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!
本程序数据采用FO工艺数据库,输入特征为:涵盖膜面积、进料流速、汲取液流速、进料浓度及汲取液浓度。
注:
1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上。
2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等,图很多,符合您的需要
3️⃣、代码中文注释清晰,质量极高
4️⃣、赠送测试数据集,可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白
2、代码运行结果展示










3、代码获取
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