孤立森林算法(Isolation Forest)异常数据检测可视化,Matlab语言。 1.可用于检测异常数据,效果如图所示,算法新颖。 2.直接替换Exc 358 -- 0:31 App 基于粒子群算法优化极限学习机(PSO-ELM)的时间序列预测, matlab代码。 108 -- 0:09 App 鲸鱼算法(WOA)优化极限学习机(ELM)的分类预测,多输入单输出模型。WOA-ELM...
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：在于简...
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...
从而降低准确度$而且模型中的决策树棵数及其他参数通常难以选取0为解决此问题$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0通过 8HI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0关键...
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...
粒子群算法(PSO)优化随机森林的数据回归预测,PSO-RF回归预测,多变量输入模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
粒子群算法(PSO)优化随机森林(RF)的分类预测,多输入单输出模型。PSO-RF分类预测模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。