基于粒子群优化随机森林算法的河南省葡萄价格预测研究

河南省是中国重要的葡萄种植基地之一,葡萄种植面积广泛且产量丰富。因此预测河南省葡萄价格至关重要。为了提高葡萄价格预测准确性和稳定性,提出一种PSO⁃RF预测模型,该模型用粒子群(PSO)优化随机森林中决策树深度,选择最优预测器个数,进一步得到最优预测器组合。实验结果表明,相比于单一的随机森林预测模型,PSO⁃RF模型具有更高的预测精度,MAE仅为0.0095,R2达到0.968。因此PSO⁃RF预测模型可以对河南省葡萄价格进行更准确的预测。