MATLAB GA-PSO优化随机森林多维输入单维

基于 GA-PSO 优化的随机森林预测模型，思路比较新，适合做多维输入、单维输出这类问题的预测。用的是MATLAB，也就是说不用太折腾代码结构，重点都在调参和优化策略上，挺适合想快速出效果的场景。

模型结合了遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO），说白了就是双保险优化方法，用来帮你找出最优的随机森林参数。对模型精度要求高，又想少走弯路的朋友，可以试试这种组合玩法。

代码里随机森林部分是现成封装好的，用法比较直白；你只要搞清楚输入格式，比如X: n 维输入、Y: 1 维输出，套上自己的数据就能直接跑了。响应也快，结果也比较稳。

你要是刚好做的是能耗预测、票房估算或者工业数据拟合这类应用，用这个思路来构建模型，效率还挺高的，调参过程也不太痛苦。

哦对了，如果你想深入看看类似思路，像PSO_GA_RBF 预测系统这种资料也可以顺带瞄一眼，思路挺接近的。

如果你用惯了纯随机森林或者单一优化方式，不妨试试这种“混搭”优化法，挺有意思的。自己动手跑几遍数据，感受更直观。