基于二阶段异质随机森林的汽油辛烷值预测

作者：谢鑫^*; 王胜; 晏涛; 王旋晔

来源：数学建模及其应用, 2021, 10(01): 39-44.

DOI：10.19943/j.2095-3070.jmmia.2021.01.04

• 集成学习
• 信息熵
• 知识约简
• 支持向量回归
• 动态时间序列神经网络

构建了基于二阶段异质随机森林的汽油辛烷值预测模型.首先利用样本-位点信息表知识约简模型,筛选出对汽油辛烷值影响大的位点数据作为第一阶段;然后,利用集成学习思想集成支持向量回归和动态时间序列神经网络,构建异质随机森林预测模型作为第二阶段.利用十折交叉法验证模型精度,结果表明该集成学习算法具有有效性和高精度.

• 单位
  四川师范大学