Matlab实现基于TreeBagger算法的位移角性能点预测

Matlab实现基于TreeBagger算法的位移角性能点预测

本文介绍如何使用Matlab和TreeBagger算法预测位移角性能点，并提供完整的代码示例。

res = xlsread('位移角性能点预测数据库.xlsx');

cv = cvpartition(size(res, 1), 'HoldOut', 0.2);
trainingData = res(cv.training,:);
trainFeatures = trainingData(:, 1:11);
trainOutputs = trainingData(:, end-6:end-3);
testData = res(cv.test,:);
testFeatures = testData(:, 1:11);
testOutputs = testData(:, end-6:end);

NumTrees = 400;
nLeaf=5;
TreeMdl1 = TreeBagger(NumTrees, trainFeatures, trainOutputs(:,1), 'oobprediction', 'on', 'method', 'regression','minleaf', nLeaf); 
TreeMdl2 = TreeBagger(NumTrees, trainFeatures, trainOutputs(:,2), 'oobprediction', 'on', 'method', 'regression','minleaf', nLeaf); 
TreeMdl3 = TreeBagger(NumTrees, trainFeatures, trainOutputs(:,3), 'oobprediction', 'on', 'method', 'regression','minleaf', nLeaf); 
TreeMdl4 = TreeBagger(NumTrees, trainFeatures, trainOutputs(:,4), 'oobprediction', 'on', 'method', 'regression','minleaf', nLeaf);  

SeitaY = trainOutputs(:, end-3);
SeitaP = trainOutputs(:, end-3) + trainOutputs(:, end-2);
SeitaU = trainOutputs(:, end-3) + trainOutputs(:, end-2) + trainOutputs(:, end-1);
SeitaR = trainOutputs(:, end-3) + trainOutputs(:, end-2) + trainOutputs(:, end-1) + trainOutputs(:, end);

predictions1 = predict(TreeMdl1, testFeatures); 
predictions2 = predict(TreeMdl2, testFeatures); 
predictions3 = predict(TreeMdl3, testFeatures); 
predictions4 = predict(TreeMdl4, testFeatures); 
predictions=[predictions1,predictions2,predictions3,predictions4];
predictionsY = predictions(:, end-3);
predictionsP = predictions(:, end-3) + predictions(:, end-2);
predictionsU = predictions(:, end-3) + predictions(:, end-2) + predictions(:, end-1);
predictionsR = predictions(:, end-3) + predictions(:, end-2) + predictions(:, end-1) + predictions(:, end);

confusionMatrixY = confusionmat(testOutputs(:, end-3), predictionsY);
confusionMatrixP = confusionmat(testOutputs(:, end-3) + testOutputs(:, end-2), predictionsP);
confusionMatrixU = confusionmat(testOutputs(:, end-3) + testOutputs(:, end-2) + testOutputs(:, end-1), predictionsU);
confusionMatrixR = confusionmat(testOutputs(:, end-3) + testOutputs(:, end-2) + testOutputs(:, end-1) + testOutputs(:, end), predictionsR);

disp(confusionMatrixY);
disp(confusionMatrixP);
disp(confusionMatrixU);
disp(confusionMatrixR);

代码说明:

1. 数据加载与预处理:
   • 使用 xlsread 函数加载名为 '位移角性能点预测数据库.xlsx' 的Excel文件。
   • 使用 cvpartition 函数将数据分为训练集和测试集 (80% 训练, 20% 测试)。
   • 从数据集中分离出特征和目标变量。
2. 模型训练:
   • 创建四个 TreeBagger 模型，分别用于预测四个目标变量。
   • 设置模型参数，如树的数量 (NumTrees) 和每个叶节点的最小样本数 (nLeaf)。
3. 预测与评估:
   • 使用训练好的模型对测试集进行预测。
   • 计算预测值和真实值之间的混淆矩阵，用于评估模型性能。
   • 使用 disp 函数显示混淆矩阵。

注意：

• 请确保你的工作目录下存在名为 '位移角性能点预测数据库.xlsx' 的文件。
• 你可以根据需要调整模型参数以优化预测性能。

希望这份代码能够帮助你使用Matlab和TreeBagger算法进行位移角性能点预测！