基于改进果蝇优化算法的随机森林回归模型及其在风速预测中的应用

	基于改进果蝇优化算法的随机森林回归模型及其在风速预测中的应用
	朱昶胜; 李岁寒
刊名	兰州理工大学学报
	2021-08-15
卷号	47 期号:04 页码:83-90
关键词	果蝇优化算法随机森林参数优化风速预测
英文摘要	针对随机森林(RF)算法在风速预测中存在参数选择困难及预测精度低的问题,提出了基于改进果蝇优化算法(IFOA)的随机森林回归(RFR)模型.在果蝇优化算法(FOA)中引入指数函数和三角函数实现搜索步长的自适应更新,增强全局寻优和局部探索的能力.结合RFR算法对噪声和异常值具有良好容忍度的优点,利用IFOA优化RFR主要参数,将优化后的模型应用于风速预测.实验结果表明,IFOA-RFR组合模型相比于其他模型具有更高的预测精度,验证了该方法在风速预测中的可行性.
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/149203]
专题	计算机与通信学院
作者单位	兰州理工大学计算机与通信学院
推荐引用方式 GB/T 7714	朱昶胜,李岁寒. 基于改进果蝇优化算法的随机森林回归模型及其在风速预测中的应用[J]. 兰州理工大学学报,2021,47(04):83-90.
APA	朱昶胜,&李岁寒.(2021).基于改进果蝇优化算法的随机森林回归模型及其在风速预测中的应用.兰州理工大学学报,47(04),83-90.
MLA	朱昶胜,et al."基于改进果蝇优化算法的随机森林回归模型及其在风速预测中的应用".兰州理工大学学报 47.04(2021):83-90.