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:...
首先,RF-LSTM组合模型利用随机森林模型对股票价格特征进行提取和预测。随机森林是一种基于集成学习的分类与回归算法,具有高度的灵活性和鲁棒性。通过构建多个决策树,并利用投票机制进行预测,随机森林能够有效地克服过拟合和欠拟合问题。在股票价格预测中,随机森林模型可以利用历史数据中的各种特征来进行价格预测。 其次,RF...
股票数据具有非线性和复杂性等特点,单一模型预测效果不佳,针对此问题,提出一种RF-LSTM组合模型,用于预测股票的收盘价.首先,利用Tushare财经数据包获取股票数据,构建特征集,并对数据进行归一化处理;其次,考虑到多特征之间存在高度的非线性和信息冗余问题,利用随机森林(RF)选择最优特征集,降低数据维度和训练复杂度;最后...
分别用RF-LSTM、RF-双向LSTM和BP神经网络预测2010—2019年青岛港40个季度的集装箱呑吐量，并对未来2020—2025年青岛港集装箱呑吐量进行预测。结果表明，RF-双向UTM预测精度最高，其均方根差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为 2.4517和0.26%，与BP神经网络相比平均绝对百分比误差低了 5.35个百分点。
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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浓度预测....
LICENSE Plot CEEMDAN result.ipynb Plot Dataset.ipynb Plot Prediction results using proposed hybrid RF-LSTM based CEEMDAN method.ipynb README.md Setting.py myfunctions.py requirements.txt runtime.txtBreadcrumbs RF-LSTM-CEEMDAN / runtime.txt Latest commit ...
交通流预测作为信号协调和出行时间预测等任务的基础,成为了交通领域的研究点.对于交通流预测问题,研究人员提出了多种方法,但这些方法大多只使用交通流数据的时域信息进行交通流预测,忽略了空间相关性对于预测目标路段流的影响,导致预测精度不理想.基于组合模型的思想提出了一种称为LSTM-RF的交通流预测模型.在交通流预测...
基于DT、RF、BP、LSTM的电动自行车充电站混合选址优化软件是由西安建筑科技大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR2027176,属于分类,想要查询更多关于基于DT、RF、BP、LSTM的电动自行车充电站混合选址优化软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
bidirectional recurrent neural networks [26], which is better than LSTM in predicting COVID-19 [27]. This study aims to integrate the advantages of RF pre-processing and Bi-LSTM for accurate prediction to construct an influenza prediction model, namely RF-Bi-LSTM, which has not been reported...