随机森林是一种高效的分类算法’其模型中的投票选取机制会导致一些训练精度较低的决策树也拥有相同的投票能力’从而降低准确度’而且模型中的决策树棵数及其他参数通常难以选取.为解决此问题’在投票时将每棵决策树乘以一个与其训练精度成正比的权重’并采用粒子群算法优化随机森林模型’通过迭代优化选取模型中包含的参数...
AE;9,%’FG66703@70>40一种基于粒子群算法优化的加权随机森林模型王(杰!(程学新!(彭金柱!郑州大学 电气工程学院(河南 郑州 %&"""#"摘要! 随机森林是一种高效的分类算法$其模型中的投票选取机制会导致一些训练精度较低的决策树也拥有相同的投票能力$从而降低准确度$而且模型......
本发明公开了一种基于粒子群算法优化随机森林模型的变压器故障诊断方法,首先以变压器油中溶解气体分析数据的无编码比值作为特征向量输入,划分训练集和测试集;然后构建随机森林模型,并通过粒子群优化算法对随机森林模型进行优化,获得两个最优参数;最后以获得的最优参数重新建立随机森林模型来识别变压器的故障类型.该方法有效...