基于随机森林MOPSO的城市最优资本结构分析

城市资本结构是一个受到多因素交互影响的复杂问题.试图基于随机森林多目标粒子群算法构建多目标多因素影响下的城市最优资本结构模型,对城市资本结构状况进行剖析.首先利用随机森林的拟合回归特性对历史数据进行拟合,从中找到历史数据特征之间的关系.随后采用多目标粒子群约束优化算法,根据已有的关系特征去寻找使目标同时达到最好效果的特征值,再根据这些效果最好的特征值从历史数据中寻找相关性最高的数据,从而分析出资本结构配置相对较优的城市以及年份.通过不断学习这些较优的结构配置,可以对各个城市的发展起到良好的借鉴作用.