PSO是粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)的英文缩写,是一种基于种群的随机优化技术,由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为,这些群体按照一种合作的方式寻找食物,群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 本项目通过PSO粒子群...
PSO是一种基于群体智能的优化算法,灵感来源于鸟群觅食的行为。PSO算法通过模拟鸟群中鸟类的觅食行为,来寻找问题的最优解。在PSO-RF中,每个粒子代表一个决策树,而整个粒子群则代表了一个随机森林。通过不断地调整粒子的位置和速度,PSO-RF可以寻找到最佳的决策树组合,从而提高随机森林的分类性能。 PSO-RF相比传统的...
后续:出和simulink相结合的多目标寻优算法 灰箱模型:神经网络系列:BP神经网络 Elman神经网络 RBF神经网络 LSTM神经网络 支持向量机系列:SVM SVR llsvm 随机森林系列:PSO_RF 注意力机制版本的其他神经网络等 PSO_RF粒子群算法优化随机森林采用的数据集如下: PSO_RF的误差准确率如下: PSO_RF的运行效果截图: NSDBO_...
同时,PSO算法具有全局搜索能力和较强的收敛性,可以避免陷入局部最优解。 基于粒子群算法优化随机森林回归预测是一种有效的方法,可以提高RFR的预测性能,并在实际应用中具有广泛的应用前景。 2 运行结果 3 参考文献 文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。 [...
创新点:1.提出混合的PSO-RF算法,预测管片最大上浮量;2.总结盾构隧道施工期管片上浮机理与影响因素。 方法:1.基于管片上浮机理,筛选出12个管片上浮影响因素;2.提出PSO-RF混合优化算法,提升预测模型的预测性能;3.基于管片上浮数据库,建立管片上浮预测模型,并对比PSO-RF模型与RF模型的预测性能。
麻雀算法(SSA)优化随机森林(RF)的分类预测,多输入单输出模型。SSA-RF分类预测模型。 24 -- 0:13 App 【PSO-BIGRU-multihead-Attention多特征分类预测】基于粒子群算法优化双向门控循环单元网络结合多头注意力机制多特征分类预测。(可做分类/ 615 -- 0:27 App 遗传算法(GA)优化随机森林的数据回归预测,GA-RF回归...
首先，我们回顾随机森林（RF）的基本原理。RF是一种集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来进行分类。在构建每一棵树时，利用自助法（bootstrap）从原始数据集中抽样，并基于随机特征子集构建树。每棵树的多样性增加了模型的鲁棒性。接着，粒子群优化算法（PSO）被引入进来，该算法模拟了...
粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于...
1 改进粒子群的随机森林优化算法 基于改进PSO的RF优化算法，本文选用Kaggle网站上电信客户流失的公用数据集，首先对数据集进行特征提取，接着用合成少数类过采样技术SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）处理数据不平衡，然后对处理好的数据运用逻辑回归、支持向量机、随机森林、K近邻、AdaBoost以及Bagging算法...
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.通过UCI数据库进行验证,结果显示提出的加权随机森林模型分类正确率高于一般的随机森林算法及传统的分类算法....