随机森林算法的改进及应用

发布时间：2024-10-26 20:40

　　滑坡是一种十分严重和普遍的全球性自然地质灾害。在我国滑坡灾害的发生情况极为严重,滑坡灾害每年都会给我国带来巨大的财产损失和人员伤亡,影响发生滑坡区域的基础设施建设和经济发展。因此筛选发生滑坡地区的诱发因素,发现诱发因素对滑坡的影响并根据诱发因素对滑坡数据进行正确的分类预测,有助于滑坡灾害的防护工作。随机森林算法（Random Forest,RF）从提出至今一直备受青睐,是一种非常方便且易于使用的算法。因参数少,不易过拟合等优点,被许多专家学者广泛地运用于分类和回归问题。但在处理非平衡数据时,随机森林算法不能很好地对少数类作出预测,导致最终分类结果与实际结果存在较大误差。而且算法参数的选取直接影响最终的分类结果,因此寻找合适的参数组合对随机森林模型也非常重要。因此,本论文提出相关改进算法来解决传统随机森林算法在不平衡数据和参数选择方面的问题。论文主要完成工作如下:（1）简述随机森林算法的基本原理及实现步骤,详细介绍随机森林算法的研究现状与研究热点,总结随机森林算法目前存在的问题并提出自己的改进思路。（2）提出了一种基于自适应步长人工蜂群算法（Adaptive Step Size Artif...

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【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 选题依据
    1.4 研究方法及主要内容
2 随机森林算法和人工蜂群算法概述
    2.1 随机森林算法
        2.1.1 CART决策树
        2.1.2 随机森林模型
        2.1.3 算法缺陷
    2.2 人工蜂群算法相关理论
        2.2.1 蜜蜂采蜜机理
        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 本章小结
3 基于自适应步长人工蜂群算法的加权随机森林方法
    3.1 改进人工蜂群算法
        3.1.1 自适应步长人工蜂群算法
        3.1.2 实验环境
        3.1.3 实验分析
    3.2 改进的随机森林算法
        3.2.1 Bootstrap抽样筛选
        3.2.2 随机森林加权决策树
    3.3 自适应步长人工蜂群算法寻优随机森林
        3.3.1 模型计算与评价
        3.3.2 实验环境
        3.3.3 实验分析
    3.4 本章小结
4 在溜石坡分类预测上的应用
    4.1 研究区概况
    4.2 数据提取及预处理
        4.2.1 数据提取
        4.2.2 数据预处理
    4.3 实验分析
        4.3.1 模型评价
        4.3.2 结果分析
    4.4 本章小结
5 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果



本文编号：4008233