RF:随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器 RF善于处理高维数据,特征遗失数据,和不平衡数据 (1)训练可以并行化,速度快 (2)对高维数据集的处理能力强,它可以处理成千上万的输入变量,并确定最重要的变量,因此被认为是一个不错的降维方法。 (3)在训练集缺失数据时依旧能保持较好的精度(原因:...
本文回顾了LSTM算法诞生的背景与原因,详细分析了LSTM网络训练过程中使用BPTT的细节,并介绍了LSTM算法在*中的应用。从目前模型上线后的表现效果看来,LSTM算法的表现超过了传统算法(SVM,RF,GBDT等等),也从侧面印证了深度学习的强大之处,值得算法同学更多的探索。诚然,深度学习这一新兴的机器学习领域内包罗万象,上述的理...
针对提高石油电动钻机绞车齿轮箱故障诊断的准确性和效率,提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和随机森林(random forest,RF)融合模型.首先,运用LSTM能够从大规模数据中学习复杂特征,将这些特征作为随机森林的输入.然后,通过随机森林处理非线性和高维数据以及对特征的分类,以实现对齿轮不同故障状态...
通过引入注意力机制,模型能够对FSV估算中与FSV响应高的特征变量进行加权,从而提高模型预测的性能。 与现有的MLR和RF模型相比,该模型在研究区域实现了更高的准确性(R2 =0.8463,rMSE =26.73 m3/ha,MAE =16.47 m3/ha)。 扫码添加小享,回复“长短注意” 免费获取全部论文+开源代码 ULDNA: integrating unsupervised mu...
每周日下午 5:00pm PDT / 8:00pm EDT ,我们都会在 Clubhouse 上邀请各个行业的 Data Scientist 介绍他们的工作经历和对本行业的理解。Club 链接:https://bit.ly/3ivZ4D6 Techlent 致力于帮助大家找到科技行业的第一份工作。网站: https://www.techlent.net有兴趣参加我们
x_norm=self.layer_norm(x)x_conv=F.silu(self.causal_conv(x_norm.unsqueeze(1)).squeeze(1))z=torch.tanh(self.Wz(x)+self.Rz(h_prev))o=torch.sigmoid(self.Wo(x)+self.Ro(h_prev))i_tilde=self.Wi(x_conv)+self.Ri(h_prev)f_tilde=self.Wf(x_conv)+self.Rf(h_prev)m_t=torch.max...
3.基于蜣螂算法优化的RF 4.测试结果 5.Matlab代码 摘要:为了提高LSTM数据的分类预测准确率,对LSTM中的参数利用蜣螂搜索算法进行优化。 1.数据集 数据的来源是 UCI 数据库中的肿瘤数据。数据信息如下: data.mat 的大小为569*32。 其中第2列为标签数据,包含两类标签。
基于特征选择的RF-LSTM模型成分股价格趋势预测 统计与决策2021年第1期·总第565期 摘要：金融市场的股价波动是一种极其复杂的非线性系统。文章首先选取上证A 股中有代表性的15只 成分股，然后使用RF 和CA-SFS 对19个指标进行特征提取，最后使用LSTM 模型对股票价格涨跌进行预测。每只股票，以5分钟一组，运用20组的...
RF和Bagging对比:Bagging使用的是‘确定性’决策树,在选择特征划分结点时,要对所有的特征进行考虑,而随机森林使用的是‘随机性’特征数,只需考虑特征的子集。 优缺点: 随机森林的优点较多,简单总结: 训练可以高度并行化,对于大数据时代的大样本训练速度有优势 ...
摘要 实现PM2.5浓度的精准预测对空气污染防治具有重要的指导作用. 鉴于多数研究中PM2.5浓度预测算法和特征都较为单一, 不能精确实现PM2.5浓度的短时预测,提出了一种新颖的混合预测框架(RF-EMD-LSTM), 通过过去24 h数据实现下一小时PM2.5浓度...