本文選題：隨機(jī)森林算法 + 交通狀態(tài)判別�。� 參考：《實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理》2017年04期

【摘要】：隨機(jī)森林算法隨機(jī)選擇多個(gè)決策樹(shù)構(gòu)成森林,算法分類結(jié)果由這些決策樹(shù)投票得到,在運(yùn)算量沒(méi)有顯著增加的前提下提高了預(yù)測(cè)精度,是一種目前比較流行的組合分類器算法。隨機(jī)森林算法不僅可以用來(lái)做分類,也可用來(lái)做回歸預(yù)測(cè),是機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用極為廣泛的一個(gè)算法。該文將隨機(jī)森林分類算法用于交通狀態(tài)判別,利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證,并用袋外數(shù)據(jù)計(jì)算判別正確率,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有可行性,為交通狀態(tài)判別提供了一種新思路。
[Abstract]:The random forest algorithm selects several decision trees randomly to form the forest, and the classification results are obtained by voting from these decision trees. The prediction accuracy is improved without significant increase in computation. It is a popular combinatorial classifier algorithm at present. Stochastic forest algorithm can be used not only for classification, but also for regression prediction. It is a widely used algorithm in machine learning, computer vision and other fields. In this paper, the stochastic forest classification algorithm is applied to traffic condition discrimination, the model is trained and verified by the measured data, and the correct rate of discrimination is calculated with the data outside the bag. The experimental results show that this method is feasible. It provides a new way for traffic condition discrimination.
【作者單位】： 青島科技大學(xué)自動(dòng)化與電子工程學(xué)院;
【基金】：山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(ZR2014FL018) 青島科技大學(xué)博士啟動(dòng)基金項(xiàng)目(010022530)
【分類號(hào)】：U491

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本文編號(hào)：2013853