此外,PSO-RF算法对于数据集的分布和特征之间的相关性较为敏感,需要进行适当的预处理和特征工程。 综上所述,基于粒子群优化的随机森林算法在数据分类领域具有广泛的应用前景。通过优化特征子集的选择,PSO-RF算法能够提高分类的准确性和泛化能力,适用于处理大规模数据集和高维特征。然而,PSO-RF算法仍然需要进一步的研究和...
其次,PSO-RF对于高维数据的处理能力相对较弱,需要进一步的改进和优化。 总之,PSO-RF作为一种改进的随机森林算法,在数据分类中具有很大的潜力。通过粒子群优化,PSO-RF可以自动调整参数和结构,提高分类准确率和鲁棒性。未来的研究可以进一步探索PSO-RF在其他领域的应用,并结合其他优化算法进行改进,以进一步提升其性能。
粒子群算法优化随机森林(PSO-RF)回归预测(Matlab完整程序和数据) 输入6个特征,输出1个,即多输入单输出; 运行环境Matlab2018及以上,运行主程序main即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; 命令窗口输出RMSEP、MAE、R2、MAPE。 程序设计 %% 定义粒子群算法参数 % N 种群 T 迭代次数 %%...
结论:1.提出的PSO-RF混合模型明显提升了管片最大上浮量预测模型的预测性能;2. PSO-RF管片上浮预测模型成功预测了管片的最大上浮量,有更小的预测误差(MAE=4.04mm,RMSE=5.67mm)与更高的相关性(R2=0.915);3.盾构机千斤顶推力与隧道埋深是影响管片最大上浮量预测模型性能的主要因素。 关键词组:随机森林;粒子群优...
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回归预测,多变量输入模型。 210 -- 0:09 App 麻雀算法(SSA)...
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...
随机森林算法粒子群算法压裂施工参数组合为了充分认识四川盆地南部地区泸州区块深层页岩气主体压裂施工参数的适应性,为其深层页岩气压裂施工参数的进一步优化提供参考,以该区块80口页岩气生产井为研究对象,结合储层静态物性参数,分析了各因素与前三个月累计产量的相关性,并利用随机森林算法建立产能预测模型,再以区块地质...
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。
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。