针对传统随机森林参数寻优方法的不足，引入均衡惯性权重和自适应变异对粒子群优化算法进行改进，提出了一种基于改进粒子群优化算法和随机森林算法(改进PSO-RF算法)的大坝变形预测模型。实例验证结果表明，在计算效率方面，与传统网格搜索法相比，改进PSO-RF算法显著提升了模型的寻优速度；在预测精度和稳定性方面，基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型明显优于长短期记忆网络、支持向量机和BP神经网络模型。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
