清晨五点盯着满屏的代码，突然意识到优化算法和炒菜其实挺像——火候过了容易糊，欠了火候又夹生。今天要聊的这个BES-RF组合，就是个需要精准把控的“硬菜

最新推荐文章于 2025-12-02 15:09:27 发布

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基于秃鹰搜索优化算法优化随机森林算法(BES-RF)的多变量时间序列预测 BES-RF多变量时间序列利用交叉验证抑制过拟合问题 matlab代码，注：暂无Matlab版本要求 -- 推荐 2018B 版本及以上注：采用 RF 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

多变量时间序列预测最头疼的就是特征打架。想象一下同时预测股票价格、交易量和市场情绪，传统的随机森林直接套用就像把不同时区的时钟硬塞进一个表盘。这时候BES算法（秃鹰搜索）的价值就出来了——它能在参数森林里精准定位最优猎物。

先看这段数据预处理的灵魂代码：

lag = 3; % 时间窗口
[n, m] = size(data);
features = zeros(n-lag, lag*m);
for i = 1:n-lag
    features(i,:) = reshape(data(i:i+lag-1,:),1,[]);
end
target = data(lag+1:end,1); % 假设预测第一个变量

把时间序列拍平成特征矩阵时，reshape的用法堪称神来之笔。原本三维的时间-变量矩阵被压成二维特征平面，保留时序关系的同时适配机器学习模型的输入结构。

秃鹰搜索的核心在于两阶段搜索策略。下面这段Matlab实现展示了参数优化的暴力美学：

function [best_params] = BES(obj_func, dim, lb, ub)
    pop_size = 15; % 秃鹰数量
    max_iter = 50; % 别眨眼，迭代要开始了
    positions = lb + (ub-lb).*rand(pop_size, dim);
    
    for iter = 1:max_iter
        % 阶段1：广域搜索
        new_pos = positions + rand*(mean(positions) - positions);
        % 阶段2：精准俯冲 
        best_idx = find([obj_func(p) == min(obj_func(positions))]);
        attack_pos = positions + rand*(positions(best_idx,:) - positions);
        
        % 合并新旧位置
        combined = [positions; new_pos; attack_pos];
        [~, sorted_idx] = sort(arrayfun(obj_func, combined), 'ascend');
        positions = combined(sorted_idx(1:pop_size),:);
    end
    best_params = positions(1,:);
end

这个优化过程像极了老鹰捕猎：先在高空盘旋锁定区域（全局搜索），然后突然俯冲精准抓取（局部优化）。参数空间中的每只"秃鹰"都在争夺最优的随机森林配置——可能是nestimators，也可能是maxdepth。

随机森林的构建反而显得返璞归真，Matlab自带的TreeBagger藏着不少玄机：

function mse = rf_eval(params)
    numTrees = round(params(1)); % 决策树数量
    minLeaf = round(params(2)); % 叶节点最小样本量
    
    opts = statset('UseParallel',true); % 偷偷开了并行计算
    rf = TreeBagger(numTrees, X_train, y_train,...
                   'Method','regression',...
                   'MinLeafSize',minLeaf,...
                   'Options',opts);
    
    pred = predict(rf, X_val);
    mse = mean((pred - y_val).^2);
end

这里有个隐藏技巧：设置UseParallel=true能激活多核运算，200棵树可能比单核快3倍。不过要注意Windows系统的线程调度有时会抽风，建议先测试并行效能。

交叉验证的处理最能体现时间序列预测的仪式感。不能用常规的KFold，得玩时间滑动窗口：

cv = cvpartition(length(y),'Holdout',0.2);
trainIdx = cv.training(1);
testIdx = cv.test(1);

% 时间序列必须严格时序隔离
X_train = features(1:find(trainIdx)-1,:);
y_train = target(1:find(trainIdx)-1);
X_test = features(find(testIdx):end,:);
y_test = target(find(testIdx):end);

这种分割方式确保模型永远不会偷看到未来的数据，防止过拟合就像给算法戴上了眼罩——只能根据历史经验做判断。