隨機森林算法的改進及應(yīng)用
發(fā)布時間:2024-10-26 20:40
滑坡是一種十分嚴重和普遍的全球性自然地質(zhì)災(zāi)害。在我國滑坡災(zāi)害的發(fā)生情況極為嚴重,滑坡災(zāi)害每年都會給我國帶來巨大的財產(chǎn)損失和人員傷亡,影響發(fā)生滑坡區(qū)域的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和經(jīng)濟發(fā)展。因此篩選發(fā)生滑坡地區(qū)的誘發(fā)因素,發(fā)現(xiàn)誘發(fā)因素對滑坡的影響并根據(jù)誘發(fā)因素對滑坡數(shù)據(jù)進行正確的分類預(yù)測,有助于滑坡災(zāi)害的防護工作。隨機森林算法(Random Forest,RF)從提出至今一直備受青睞,是一種非常方便且易于使用的算法。因參數(shù)少,不易過擬合等優(yōu)點,被許多專家學(xué)者廣泛地運用于分類和回歸問題。但在處理非平衡數(shù)據(jù)時,隨機森林算法不能很好地對少數(shù)類作出預(yù)測,導(dǎo)致最終分類結(jié)果與實際結(jié)果存在較大誤差。而且算法參數(shù)的選取直接影響最終的分類結(jié)果,因此尋找合適的參數(shù)組合對隨機森林模型也非常重要。因此,本論文提出相關(guān)改進算法來解決傳統(tǒng)隨機森林算法在不平衡數(shù)據(jù)和參數(shù)選擇方面的問題。論文主要完成工作如下:(1)簡述隨機森林算法的基本原理及實現(xiàn)步驟,詳細介紹隨機森林算法的研究現(xiàn)狀與研究熱點,總結(jié)隨機森林算法目前存在的問題并提出自己的改進思路。(2)提出了一種基于自適應(yīng)步長人工蜂群算法(Adaptive Step Size Artif...
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 選題依據(jù)
1.4 研究方法及主要內(nèi)容
2 隨機森林算法和人工蜂群算法概述
2.1 隨機森林算法
2.1.1 CART決策樹
2.1.2 隨機森林模型
2.1.3 算法缺陷
2.2 人工蜂群算法相關(guān)理論
2.2.1 蜜蜂采蜜機理
2.2.2 人工蜂群算法的原理
2.2.3 人工蜂群算法的局限
2.3 本章小結(jié)
3 基于自適應(yīng)步長人工蜂群算法的加權(quán)隨機森林方法
3.1 改進人工蜂群算法
3.1.1 自適應(yīng)步長人工蜂群算法
3.1.2 實驗環(huán)境
3.1.3 實驗分析
3.2 改進的隨機森林算法
3.2.1 Bootstrap抽樣篩選
3.2.2 隨機森林加權(quán)決策樹
3.3 自適應(yīng)步長人工蜂群算法尋優(yōu)隨機森林
3.3.1 模型計算與評價
3.3.2 實驗環(huán)境
3.3.3 實驗分析
3.4 本章小結(jié)
4 在溜石坡分類預(yù)測上的應(yīng)用
4.1 研究區(qū)概況
4.2 數(shù)據(jù)提取及預(yù)處理
4.2.1 數(shù)據(jù)提取
4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.3 實驗分析
4.3.1 模型評價
4.3.2 結(jié)果分析
4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀學(xué)位期間的研究成果
本文編號:4008233
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 選題依據(jù)
1.4 研究方法及主要內(nèi)容
2 隨機森林算法和人工蜂群算法概述
2.1 隨機森林算法
2.1.1 CART決策樹
2.1.2 隨機森林模型
2.1.3 算法缺陷
2.2 人工蜂群算法相關(guān)理論
2.2.1 蜜蜂采蜜機理
2.2.2 人工蜂群算法的原理
2.2.3 人工蜂群算法的局限
2.3 本章小結(jié)
3 基于自適應(yīng)步長人工蜂群算法的加權(quán)隨機森林方法
3.1 改進人工蜂群算法
3.1.1 自適應(yīng)步長人工蜂群算法
3.1.2 實驗環(huán)境
3.1.3 實驗分析
3.2 改進的隨機森林算法
3.2.1 Bootstrap抽樣篩選
3.2.2 隨機森林加權(quán)決策樹
3.3 自適應(yīng)步長人工蜂群算法尋優(yōu)隨機森林
3.3.1 模型計算與評價
3.3.2 實驗環(huán)境
3.3.3 實驗分析
3.4 本章小結(jié)
4 在溜石坡分類預(yù)測上的應(yīng)用
4.1 研究區(qū)概況
4.2 數(shù)據(jù)提取及預(yù)處理
4.2.1 數(shù)據(jù)提取
4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.3 實驗分析
4.3.1 模型評價
4.3.2 結(jié)果分析
4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
5.1 總結(jié)
5.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀學(xué)位期間的研究成果
本文編號:4008233
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