基于遗传程序设计的GP-决策树优化算法及应用 被引量：1

1

作者 王四春 张泰山 +2 位作者 殷志云 李日保 张楚文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第10期8-10,103,共4页

该文根据决策树结点的错误率与分割后的错误率减少量,提出一种新的基于遗传程序设计(GP)的GP-决策树优化算法。该算法不但可以求解出GP-决策树结点的权值矢量,同时也确定了GP-决策树的结构。实验结果表明,应用GP-决策树优化算法能够正... 该文根据决策树结点的错误率与分割后的错误率减少量,提出一种新的基于遗传程序设计(GP)的GP-决策树优化算法。该算法不但可以求解出GP-决策树结点的权值矢量,同时也确定了GP-决策树的结构。实验结果表明,应用GP-决策树优化算法能够正确完成对趋势预测模型的选择。 展开更多

关键词 遗传程序设计算法(GPA) gp-决策树优化算法 模型选择

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一种求解GP-决策树权值矢量算法及应用 被引量：2

2

作者 王四春 张泰山 +2 位作者 殷志云 李日保 张楚文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第4期739-741,共3页

提出一种基于遗传程序设计算法(GPA)求解决策树结点的权值矢量,并根据树结点的 错误率与分割后的错误率减少量构造GP 决策树算法的方法。该方法不但可以求解出树结点的权值 矢量,同时也确定了GP 决策树的结构。实验结果表明,应用GP... 提出一种基于遗传程序设计算法(GPA)求解决策树结点的权值矢量,并根据树结点的 错误率与分割后的错误率减少量构造GP 决策树算法的方法。该方法不但可以求解出树结点的权值 矢量,同时也确定了GP 决策树的结构。实验结果表明,应用GP 决策树算法能够正确完成对趋势预 测模型的选择。 展开更多

关键词 遗传程序设计算法 gp-决策树算法 模型选择

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决策树算法的系统实现与修剪优化 被引量：11

3

作者 姚家奕 姜海 王秦 《计算机工程与设计》 CSCD 2002年第8期75-77,共3页

决策树是对分类问题进行深入分析的一种方法,在实际问题中,按算法生成的决策树往往复杂而庞大,令用户难以理解。这就告诉我们在重分类精确性的同时,也要加强对树修剪的研究。以一个决策树算法的程序实现为例,进一步讨论了对树进行修剪... 决策树是对分类问题进行深入分析的一种方法,在实际问题中,按算法生成的决策树往往复杂而庞大,令用户难以理解。这就告诉我们在重分类精确性的同时,也要加强对树修剪的研究。以一个决策树算法的程序实现为例,进一步讨论了对树进行修剪优化时可能涉及的问题,目的在于给决策树研究人员提供一个深入和清晰的简化技术视图。 展开更多

关键词 决策树算法 程序实现 视图 系统实现 分类问题 优化 清晰 研究人员 实际问题 理解

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决策树算法在工程项目管理中的优化决策编程

4

作者 曹淑华 《现代电子技术》 2007年第16期102-103,106,共3页

工程项目管理不仅需要管理人员不断提高自身素质而且需要科学的手段和方法;通过对决策树算法的VB编程,实现工程项目的优化管理决策,使用此种软件,可以方便地为工程项目管理者在制定项目控制目标时,按照项目建设的内在规律对项目建设的... 工程项目管理不仅需要管理人员不断提高自身素质而且需要科学的手段和方法;通过对决策树算法的VB编程,实现工程项目的优化管理决策,使用此种软件,可以方便地为工程项目管理者在制定项目控制目标时,按照项目建设的内在规律对项目建设的全过程进行有效地计划、组织、协调和控制。最终达到科学管理工程项目的目的。 展开更多

关键词 VB 决策树算法 工程项目管理 优化设计

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基于DGA与鲸鱼算法优化LogitBoost-决策树的变压器故障诊断方法 被引量：41

5

作者 张国治 陈康 +2 位作者 方荣行 王堃 张晓星 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期63-72,共10页

为对变压器进行准确的故障诊断,将油中溶解气体分析(dissolved gasses analysis,DGA)与人工智能技术相结合,提出了一种基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化LogitBoost-决策树的变压器故障诊断模型。该模型以决策树... 为对变压器进行准确的故障诊断,将油中溶解气体分析(dissolved gasses analysis,DGA)与人工智能技术相结合,提出了一种基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化LogitBoost-决策树的变压器故障诊断模型。该模型以决策树作为弱学习器,通过将LogitBoost集成算法作为集成框架使多个决策树集成为一个强学习器,并构建了一种基于鲸鱼优化算法的优化策略去优化LogitBoost-决策树模型中的决策树棵数及决策树的最大分裂次数。实验表明,所构建的WOA-LogitBoost-DT变压器诊断模型与常用的决策树、支持向量机、三比值等诊断模型相比,综合诊断精度分别提高了约4%、10%、21%。所构建的相关模型能为变压器的故障诊断提供技术支持。 展开更多

关键词 变压器 油中溶解气体 决策树 鲸鱼优化算法 LogitBoost 故障诊断

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决策树优化选择下城市交通出行特征研究

6

作者 李文 《现代电子技术》 北大核心 2024年第5期182-186,共5页

文中对基于决策树优化选择下城市交通出行特征进行研究,通过研究城市交通出行方式,缓解城市交通出行压力。基于决策树算法基本理论,构建决策树模型,选取城市交通出行特征作为分类依据,运用C4.5决策树算法对城市交通出行数据进行分类,根... 文中对基于决策树优化选择下城市交通出行特征进行研究,通过研究城市交通出行方式,缓解城市交通出行压力。基于决策树算法基本理论,构建决策树模型,选取城市交通出行特征作为分类依据,运用C4.5决策树算法对城市交通出行数据进行分类,根据分类后各个不同特征叶子节点对上层子节点的总占比进行城市交通出行特征优化选择分析,并在“Occam's razor”的基础上,利用重新引入法提出优化方法,解决C4.5决策树算法存在的过度拟合问题,提升城市交通出行方式分析效果。实验结果表明,该方法可有效分析城市交通现有出行特征,指导城市交通规划,依据该方法的分析结果对早高峰线路进行优化后,有效减少了长距离拥堵路段,同时避免了严重阻塞路段的产生。 展开更多

关键词 城市交通 出行特征 决策树 优化选择 特征分类 C4.5决策树算法 奥卡姆剃刀理论 过度拟合

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自适应模糊决策树算法 被引量：6

7

作者 孙娟 王熙照 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第2期649-653,共5页

为改善模糊决策树算法凭经验设定参数值的不准确问题,在分析模糊决策树算法的主要参数特征后,提出使用粒子群算法智能设定参数值的自适应模糊决策树算法。实验表明,与经验设定参数值的模糊决策树算法相比,自适应模糊决策树算法生成的模... 为改善模糊决策树算法凭经验设定参数值的不准确问题,在分析模糊决策树算法的主要参数特征后,提出使用粒子群算法智能设定参数值的自适应模糊决策树算法。实验表明,与经验设定参数值的模糊决策树算法相比,自适应模糊决策树算法生成的模糊决策树的性能明显提高;最后,通过实验数据分析了关键参数之间存在的交互影响关系。 展开更多

关键词 归纳学习 模糊决策树算法 粒子群优化算法 置信度 语言项

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智能参数学习的模糊决策树算法 被引量：1

8

作者 孙娟 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第23期148-154,共7页

模糊决策树算法在处理数量型属性的数据时,需要进行数据模糊化预处理。但是,每个数量型属性应该模糊化为几个语言项通常要凭经验设定的,目前还没有使用标准粒子群优化算法(PSO)自动设定语言项个数的研究。提出使用PSO确定语言项个数的... 模糊决策树算法在处理数量型属性的数据时,需要进行数据模糊化预处理。但是,每个数量型属性应该模糊化为几个语言项通常要凭经验设定的,目前还没有使用标准粒子群优化算法(PSO)自动设定语言项个数的研究。提出使用PSO确定语言项个数的模糊决策树算法(FDT-K算法),通过实验证明FDT-K算法产生的模糊决策树性能明显优于凭经验设定语言项个数所产生的模糊决策树。 展开更多

关键词 归纳学习 模糊决策树 数据预处理 模糊化 粒子群优化算法

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基于决策树的住院烧伤患者医疗救治流程优化及规则挖掘

9

作者 刘文宝 任东彦 +1 位作者 陶峰 陈国良 《第二军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第12期1390-1394,共5页

目的探讨基于决策树的归纳分类算法在医疗救治流程优化中的应用。方法以住院烧伤患者检测结果为基本资料,以医疗救治效率为决策目标,将基于决策树的归纳分类算法运用于医疗救治流程优化,构建其决策树模型,并挖掘出医疗救治流程优化的有... 目的探讨基于决策树的归纳分类算法在医疗救治流程优化中的应用。方法以住院烧伤患者检测结果为基本资料,以医疗救治效率为决策目标,将基于决策树的归纳分类算法运用于医疗救治流程优化,构建其决策树模型,并挖掘出医疗救治流程优化的有用规则。结果经过决策树流程优化,在10个病理属性中,有4个属性对确定患者的救治方案起到关键作用,即烧伤程度、血生物化学、血压、脉搏。当患者烧伤程度为轻度时,仅需通过考察血生物化学属性即可确定救治方案;当患者烧伤程度为中度时,首先通过考察血生物化学属性,进而再通过考察血压或脉搏属性即可确定救治方案;当患者烧伤程度为重度时直接采用紧急救治方案。结论以决策树为代表的数据挖掘技术能够较好地辅助烧伤鉴别诊断,优化救治流程。 展开更多

关键词 烧伤 临床方案 流程优化 决策树 算法

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基于线性回归和灰狼优化的电力工程成本及工期预测方法

10

作者 徐宁 李维嘉 +2 位作者 洪崇 刘云 周波 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第3期295-301,共7页

【目的】电力工程项目通常具有成本高和工期长的特点,且施工过程中受到多种因素的影响,如气候条件、原材料成本等。传统的成本和工期预测主要依赖经验,容易导致成本估算不足或冗余,进而造成工期延误或资源浪费。随着机器学习技术的快速... 【目的】电力工程项目通常具有成本高和工期长的特点,且施工过程中受到多种因素的影响,如气候条件、原材料成本等。传统的成本和工期预测主要依赖经验,容易导致成本估算不足或冗余,进而造成工期延误或资源浪费。随着机器学习技术的快速发展,基于数据驱动的方法被引入成本和工期预测中,但由于电力工程领域的数据集规模较小,传统机器学习模型易出现过拟合问题,预测性能受限。基于该背景提出了一种结合支持向量回归(SVR)、分类与回归决策树(CART)、多变量线性回归模型(MLR)和灰狼优化算法(GWO)的混合模型,通过改进更新策略和参数搜索方法,以提升模型在小数据集上的预测精度和泛化能力。【方法】方案结合机器学习模型和改进的灰狼优化算法,搭建了一个高效的电力工程成本和工期预测框架。采用支持向量回归、分类与回归决策树和多变量线性回归模型作为基线机器学习方法,并利用灰狼优化算法对上述模型的参数进行搜索以防止过拟合,同时提出两项改进措施:采用混沌序列初始化狼群位置,确保种群多样性;优化灰狼位置的更新策略,通过周围群体信息共享提升搜索能力。【结果】实验结果表明,与传统方法相比,所提出的混合模型在成本和工期预测上具有较明显的优势。在训练和测试集上的性能结果对比显示,传统机器学习模型容易产生过拟合问题,导致泛化能力不足,而结合GWO的模型改善了该问题。其中,MLR+GWO混合模型在训练集和测试集上的表现均优于其他模型。进一步实验结果表明,通过改进灰狼优化算法(iGWO),混合模型的收敛速度显著加快,仅需6~8次迭代即可达到较优的适应度,而传统GWO算法需迭代11~12次才能达到类似效果。此外,改进算法有效避免了传统GWO算法容易陷入局部最优的问题。【结论】所提出基于线性回归和改进灰狼优化算法的混合模型在电力工程成本和工期预测领域展现出较为明显的性能优势。改进的灰狼优化算法通过优化初始化序列及更新策略,提升了算法的全局搜索能力和收敛速度。提出的混合模型泛化性能优于传统的机器学习模型,与传统方法相比,该方法在预测精度和训练效率方面均表现良好。 展开更多

关键词 电力工程 成本预测 工期预测 支持向量回归 决策树 线性回归 灰狼优化算法 混沌序列

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基于遗传优化决策树的建筑能耗短期预测模型 被引量：21

11

作者 丁飞鸿 刘鹏 +5 位作者 卢暾 顾宁 丁向华 杨宝明 戴文祺 邹超君 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期280-289,296,共11页

使用线性回归模型预测公共建筑能耗数据时,存在不确定性影响因素和精度偏差问题。为此,建立一种遗传优化决策树模型。采用遗传算法优化梯度提升决策树的子树生成过程,以模型预测的R-Square值作为迭代的评估标准,从而达到能耗预测的目的... 使用线性回归模型预测公共建筑能耗数据时,存在不确定性影响因素和精度偏差问题。为此,建立一种遗传优化决策树模型。采用遗传算法优化梯度提升决策树的子树生成过程,以模型预测的R-Square值作为迭代的评估标准,从而达到能耗预测的目的。实验结果表明,与传统的回归预测模型相比,该模型预测精度较高。 展开更多

关键词 建筑能耗 回归预测 梯度提升决策树 遗传算法 遗传优化决策树

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基于DBO-SVM与压缩采样匹配追踪算法的轴承故障诊断

12

作者 李一飞 王桂宝 +2 位作者 李伟 王楠 杨坤 《轴承》 北大核心 2025年第10期116-120,共5页

针对压缩感知方法可利用少量信号数据对原始信号进行重构,从而解决传统方法采样大量数据造成存储空间浪费的特点,提出了一种将压缩感知与DBO-SVM相结合的轴承故障诊断方法,采用不同的压缩率对信号进行压缩重构,再利用蜣螂优化算法(DBO)... 针对压缩感知方法可利用少量信号数据对原始信号进行重构,从而解决传统方法采样大量数据造成存储空间浪费的特点,提出了一种将压缩感知与DBO-SVM相结合的轴承故障诊断方法,采用不同的压缩率对信号进行压缩重构,再利用蜣螂优化算法(DBO)优化过参数的支持向量机(SVM)进行轴承故障的诊断分类。采用江南大学和凯斯西储大学轴承数据集进行试验的结果表明,50%压缩率会比25%压缩率得到更高的分类准确率,DBO-SVM算法不仅比神经网络、决策树、KNN等算法的分类准确率高,而且诊断用时和占用存储空间更少,具有较强的实用性。 展开更多

关键词 滚动轴承 压缩感知 故障诊断 遗传优化算法 支持向量机 神经网络 决策树

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粗糙集在决策树生成中的应用 被引量：28

13

作者 赵卫东 盛昭瀚 何建敏 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 2000年第4期132-137,共6页

决策树是归纳学习的重要形式 ,建造高质量的决策树的关键是选择合适的属性 .本文针对ID3算法对属性间的相依性强调不够等问题 ,利用粗糙集理论 ,提出一种新的启发式函数———分辨率构造决策树 .分辨率本质上是相关属性的组合 ,但不是... 决策树是归纳学习的重要形式 ,建造高质量的决策树的关键是选择合适的属性 .本文针对ID3算法对属性间的相依性强调不够等问题 ,利用粗糙集理论 ,提出一种新的启发式函数———分辨率构造决策树 .分辨率本质上是相关属性的组合 ,但不是简单的属性合取 .它不仅考虑了属性之间的依赖性 ,还兼顾了分类的种数 .大量实例表明 ,本文的方法明显优于ID3算法 . 展开更多

关键词 粗糙集 决策树 优化算法 信息增益

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基于改进ID3算法的轨迹化决策研究 被引量：8

14

作者 丁华 张少中 王秀坤 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第10期1721-1723,共3页

初步对决策树算法在钻井工程中水平井方面的应用进行了研讨。在水平井钻井工程中,轨迹优化设计的重要性不言而喻,它对整个的施工过程都具有重要的指导意义。在工程实践中,主要是依据设计人员的经验来确定造斜点位置,从而确定整个优化轨... 初步对决策树算法在钻井工程中水平井方面的应用进行了研讨。在水平井钻井工程中,轨迹优化设计的重要性不言而喻,它对整个的施工过程都具有重要的指导意义。在工程实践中,主要是依据设计人员的经验来确定造斜点位置,从而确定整个优化轨迹。这个过程中,设计人员的经验决策起了主要的作用,这就为应用决策树学习算法来学习设计人员的决策经验提供了可行性。基于此思路,应用改进了的ID3算法,进行了初步实现。 展开更多

关键词 ID3算法 决策树算法 学习算法 轨迹优化 过程 设计人员 研讨 经验 决策研究 思路

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基于类决策树剪枝法的危化品运输实时路径规划 被引量：3

15

作者 徐文星 梁菁菁 +3 位作者 边卫斌 戴波 陶冠良 刘才 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第A02期324-329,共6页

在保证危化品运输车辆安全的前提下,为了更加快速地处理在危险化学品车辆运输过程中的路径优化问题,在基于全局规划与局部优化的车辆规划方案的基础上,充分利用初始规划得到的最优路径信息,并引入类决策树剪枝法的局部优化方案,实现了... 在保证危化品运输车辆安全的前提下,为了更加快速地处理在危险化学品车辆运输过程中的路径优化问题,在基于全局规划与局部优化的车辆规划方案的基础上,充分利用初始规划得到的最优路径信息,并引入类决策树剪枝法的局部优化方案,实现了危化品运输路径的实时更新。并将其应用于中国航油集团北京石油有限公司到中石油北苑加油站运输路线规划,验证了该方法的可行性。 展开更多

关键词 危化品 安全 车辆运输 决策树 优化 DIJKSTRA算法

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一种实数编码多目标贝叶斯优化算法 被引量：2

16

作者 钟小平 李为吉 赵艳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第32期7-11,共5页

提出了一种采用基于决策树概率模型表示各变量之间条件相关性的分布估算算法:实数编码多目标贝叶斯优化算法(RCMBOA)。通过构建这样的概率模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以提高算法的搜索能力,增... 提出了一种采用基于决策树概率模型表示各变量之间条件相关性的分布估算算法:实数编码多目标贝叶斯优化算法(RCMBOA)。通过构建这样的概率模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以提高算法的搜索能力,增加种群的多样性。这种生成新个体的方法结合非劣分层与截断选择机制,可以很好地逼近多目标问题的Pareto前沿。同时,在进行截断选择时,每次只删除一个排挤距离小的个体,之后重新估算个体的排挤距离,以获得分布均匀的非劣解集。对于约束多目标优化问题,算法采用带约束支配关系判别个体的优劣。用该算法对8个较难的测试问题进行了优化计算,获得的非劣解集与NSGA-II算法得到的相比,非劣解集的质量更高,分布更为均匀。计算结果说明RCMBOA是一种有效、鲁棒的多目标优化算法。 展开更多

关键词 实数编码多目标贝叶斯优化算法 决策树 概率模型

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Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法

17

作者 钟小平 李为吉 唐伟 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期321-326,共6页

提出了一种采用基于决策树的贝叶斯网络表示各变量之间条件相关性的分布估计算法：Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法（PSRCMBOA）。通过构建这样的网络模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以... 提出了一种采用基于决策树的贝叶斯网络表示各变量之间条件相关性的分布估计算法：Pareto强度值实数编码多目标贝叶斯优化算法（PSRCMBOA）。通过构建这样的网络模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以增加种群的多样性,提高算法的搜索能力。这种生成新个体的方法结合基于强度值的适应度计算方式以及截断选择机制,可以获得很好地逼近多目标问题的Pareto前沿,且分布均匀的非劣解集。对于约束多目标优化问题,算法采用带约束支配关系判别个体的优劣。文中用3个较难的测试问题验证该算法的性能,并将其应用于Clipper飞船返回舱的气动布局多目标优化设计。PSRCMBOA对3个测试问题找到了很贴近Pareto前沿的非劣解集。对于Clipper飞船返回舱,算法获得了分布较宽且均匀的非劣解集。分析发现,为获得高升阻比,返回舱球头半径应选择在0.155-0.165 m之间、前锥半锥角应选择在20°左右、头锥底到返回舱底部的距离可选择在3.6-4.4 m之间、柱段长可在1.2-1.5 m之间。优化结果表明,该算法能够获得高质量的非劣解集,是一种有效的多目标优化算法,能够用于对复杂的工程问题进行优化设计。 展开更多

关键词 实数编码多目标贝叶斯优化算法 决策树 Pareto强度值 气动布局优化设计

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基于改进鲸鱼优化算法的GBDT回归预测模型 被引量：13

18

作者 王彦琦 张强 +1 位作者 朱刘涛 袁和平 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期401-408,共8页

针对梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)参数难以选择的问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的GBDT回归预测算法.首先,提出一种改进的鲸鱼优化算法,利用混沌映射初始化... 针对梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)参数难以选择的问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的GBDT回归预测算法.首先,提出一种改进的鲸鱼优化算法,利用混沌映射初始化种群提高种群多样性,引入惯性权重与差分进化算法中的变异交叉策略解决迭代后期易陷入局部最优的问题;其次,利用IWOA对GBDT的关键参数寻优,避免参数选择的盲目性,提高回归预测模型的泛化能力;最后,建立IWOA-GBDT回归预测模型,并利用UCI数据集对模型进行验证.实验结果表明,相比于决策树、支持向量机、Adaboost和GBDT算法,该模型算法具有更好的拟合效果,并有一定的实用价值. 展开更多

关键词 梯度提升决策树 鲸鱼优化算法 集成学习 回归预测

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基于鲸群优化随机森林算法的非平衡数据分类 被引量：16

19

作者 叶丽珠 郑冬花 +1 位作者 刘月红 牛少华 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2022年第6期99-105,共7页

为了提高非平衡数据分类的准确性,采用随机森林算法用于数据分类,并结合鲸鱼优化算法对随机森林弱分类器权重进行优化求解,以增强随机森林算法对非平衡数据分类的适应性。首先,建立基于随机森林的非平衡数据分类模型。通过随机森林的多... 为了提高非平衡数据分类的准确性,采用随机森林算法用于数据分类,并结合鲸鱼优化算法对随机森林弱分类器权重进行优化求解,以增强随机森林算法对非平衡数据分类的适应性。首先,建立基于随机森林的非平衡数据分类模型。通过随机森林的多个决策树弱分类器进行分类,有效解决样本不均衡导致的分类困难问题。接着,采用鲸群优化算法对弱分类器权重进行优化求解,将分类准确率均值作为鲸群优化适应度函数,以提高弱分类器权重投票对最终分类结果的精度。最后,采用经过鲸群优化得到的随机森林模型进行非平衡数据分类。实验证明,通过合理设置鲸群优化算法参数,可以获得分类准确度更高的随机森林弱分类器权重,相较于常用非平衡数据分类算法,文中算法能够获得更优的分类性能。 展开更多

关键词 非平衡数据分类 随机森林 鲸群优化算法 弱分类器 决策树

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基于贝叶斯优化GBDT的转炉炼钢终点预测 被引量：3

20

作者 周翼男 崔桂梅 +2 位作者 皮理想 刘伟 王东旭 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第7期33-39,共7页

为提高转炉炼钢终点碳含量和温度预报精度,提出基于贝叶斯优化梯度提升决策树(BOA_GBDT)的转炉炼钢终点碳含量和温度预测模型,将其与基础模型径向基函数(RBF)、支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(GBDT)以及贝叶斯优化的径向基函数(BOA_R... 为提高转炉炼钢终点碳含量和温度预报精度,提出基于贝叶斯优化梯度提升决策树(BOA_GBDT)的转炉炼钢终点碳含量和温度预测模型,将其与基础模型径向基函数(RBF)、支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(GBDT)以及贝叶斯优化的径向基函数(BOA_RBF)、支持向量机(BOA_SVM)终点碳温预测模型对比分析。实验结果表明:BOA_GBDT各项误差指标最小,命中率最高,终点时刻碳含量在±0.01%误差区间内命中率为96.2%;终点温度在±10℃误差区间内命中率为92.1%。贝叶斯优化算法能够显著提升模型性能,更准确地判断转炉炼钢终点碳含量和温度,为吹炼出符合要求的钢水提供较为可靠的依据。 展开更多

关键词 转炉炼钢 贝叶斯优化算法 梯度提升决策树 终点预测

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