8篇关于随机森林算法的计算机毕业论文

今天分享的是关于随机森林算法的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到随机森林算法等主题,本文能够帮助到你

基于随机森林算法的二手纯电动汽车估值模型构建与应用

这是一篇关于二手纯电动汽车,电动汽车价值评估,随机森林算法的论文, 主要内容为随着“智能汽车”时代的到来,新能源汽车,尤其是纯电动汽车的市场份额在逐步上升,随之产生的二手纯电动汽车交易市场的成交量也在逐年上升。尽管纯电动汽车愈来愈受到年轻一代的青睐,但二手纯电动汽车交易仍存在着市场体量小、评估标准不完善等问题,这一方面是因为纯电动汽车保值率持续被市场低估,消费群体对二手纯电动汽车价值存疑;另一方面是因为纯电动汽车产业相关技术仍未成熟,技术性能特征鉴定标准尚未形成规范,相关驾驶数据网联技术仍处于发展阶段。鉴于此,针对二手纯电动汽车技术特性,改进相应的评估方法就显得很有必要。本文首先基于前人对传统燃油二手车价格评估影响因素的研究,结合纯电动汽车关键核心部件(电池电机系统)性能状况研究现状,以及中国汽车流通协会于2021年7月正式发布的《二手纯电动乘用车评估鉴定技术指南》,梳理影响二手纯电动汽车评估价格的特征变量,构建涵盖3个准则变量和15个指标变量的指标体系,以此来建立基于随机森林算法的二手纯电动汽车估值模型。接下来,本文爬取并清洗、处理二手车交易平台上的交易数据,将数据代入优化参数后的随机森林估值模型,对自变量重要性进行排序,分析各变量指标与二手纯电动汽车价格之间的关系,之后又将模型的预测结果与实际挂牌价进行误差分析,说明随机森林算法应用于二手纯电动汽车估值中的可行性。最后,通过9个实际评估案例,将随机森林估值模型估值结果与传统重置成本法计算得出的估值结果进行误差精度分析,验证模型的优越性和可靠性。本文的研究结论:通过构建基于随机森林算法的二手纯电动汽车估值模型,发现电动机功率、新车价格、车型、上市年限等因素对二手纯电动汽车价格具有重要影响。又通过对比随机森林算法估值模型、传统重置成本法评估结果与二手车交易网站市场挂牌价之间的误差,发现随机森林算法应用于二手车价格评估具有评估结果精度高、抗干扰能力强、运行效率高、成本低的优点。基于随机森林算法构建的二手纯电动汽车估值模型可以为消费者提供一个更加客观精准、反映车辆自身公允价值的价格,同时将机器学习算法应用于二手车估值领域的实践也为二手车电商平台化发展提供参考性建议。

高校学生能力评价模型的研究及应用

这是一篇关于学生能力评价,国家教育工程认证,随机森林算法,信息管理系统的论文, 主要内容为人才是国家重要的战略资源,是推动社会进步、促进科技创新的必要条件,是实现中华民族伟大复兴的中国梦的重要保障。目前中国正面临如何培养高水平、高质量的人才,并让人才推动产业创新、升级和转型的问题。在高端人才需求与日俱增的同时,我国就业形势也日益严峻,社会和用人单位对人才的要求逐渐提高,对大学生的综合能力提出了更高的要求,也对人才能力的评价标准提出了更高的要求。本文以国家工程教育认证的要求为指导,完成了高校学生能力评价指标体系;以青岛科技大学信息科学技术学院的毕业生在校数据和就业数据为研究对象,提取、整合、分析与研究相关的数据,建立了高校学生能力评价模型数据库;在总结前人对于学生能力评价的方法的基础上,提出了改进了随机森林算法用于高校学生能力评价模型;根据系统分析设计完成了高校学生行为大数据系统,论文的主要工作如下:(1)建立了新型的学生能力评价指标体系根据国家教育工程认证的指导思想,并结合文献资料和专家意见,选取了专业技术能力、创新创业能力、知识学习能力、管理实践能力、综合发展能力、可持续发展能力为二级指标,构建了学生能力评价指标体系。(2)提出了学生能力评价模型在学生能力评价指标体系的基础上,根据评价的要求,提出了一种改进的随机森林算法,并在算法的基础上提出了新型的学生能力评价模型。(3)完成了高校学生行为大数据平台可视化系统以springboot、mybatis、shiro为后端开发框架,实现了用户管理、角色管理、资源管理、成绩管理、课程管理、学生管理、模型管理等模块,较为完整的实现模型的管理和使用,进一步方便了学校使用学生能力评价模型。

华东地区麦地湍流热通量和CO2通量的SiB2模拟及随机森林方法订正研究

这是一篇关于SiB2模型,随机森林算法,湍流通量,二氧化碳通量,麦地的论文, 主要内容为地表主要通过地气之间的能量、动量、水汽和二氧化碳(CO2)交换影响天气和气候,对单点和区域大气模拟至关重要。然而,目前华东地区麦地生态系统的陆面过程模拟结果仍存在不确定性。本论文分析了2015年1月至5月我国华东地区东台市典型麦地的辐射、热通量与CO2通量特征,利用第二版简单生物圈模型(Si B2)对其进行模拟,并基于涡度相关法(EC)观测数据,研究了Si B2模型在该特定地表的模拟性能。随后,利用随机森林(RF)机器学习算法订正了Si B2模型的模拟结果。结果表明:(1)各气象要素、辐射、热通量及CO2通量不仅具有日变化特征,而且随着小麦生长而不断变化。潜热通量在地表能量分配中占主导地位,其次是感热通量。每个生长期都存在能量平衡不闭合现象,且夜间能量平衡不闭合程度更高。(2)精准确定了Si B2所需要的土壤、大气、植被参数值,利用Si B2动态模拟了净辐射、感热通量、潜热通量、土壤热通量和二氧化碳通量。其模拟结果与观测值日变化特征具有一致性,但同时存在一定的大小偏差。净辐射、感热通量、潜热通量高估13%、25%、36%,土壤热通量和二氧化碳通量低估37%和40%。模型模拟的净辐射、感热通量、潜热通量、土壤热通量和二氧化碳通量与实际测量的决定系数(R2)分别为1.00、0.59、0.75、0.60和0.62。(3)成功构建基于Si B2的随机森林订正模型,订正之后的的日变化结果与现场观测值具有更好的一致性。模拟的净辐射与实际观测的决定系数为1.00,因此本论文未订正净辐射。订正后,感热通量和潜热通量高估15%和6%,土壤热通量和二氧化碳通量低估20%和17%。随机森林订正后的感热通量、潜热通量、土壤热通量和二氧化碳通量与实际测量的R2分别为0.99、0.85、0.78和0.71。(4)除净辐射外,从各生长期来看,Si B2模型模拟的各通量R2的平均值在生殖期具有最好的表现,RF模型订正后各通量R2的平均值在成熟期最高;从全生长期来看,Si B2模型模拟的潜热通量R2最高,RF模型订正后的感热通量R2最高。

某电商平台退款系统及退款预测模型的设计与实现

这是一篇关于电商平台,退款,异步化,预测模型,随机森林算法的论文, 主要内容为随着互联网和计算机信息技术的日益普及,网络购物在线支付已经走进大众。与此同时,在庞大的交易支付数据的背后在线退款的行为也是水涨船高。由于网络购物的特殊形式及其提供的宽松退款策略等因素,使其退款率较线下购物的退款率相比居高不下,且传统退款流程涉及涉及账务、财务、支付机构和物流等方面的制约,存在退款周期长、效率低下等问题。因此推出一套适用于电子商务的在线退款系统,增加在线退款成功率,通过对退款数据的分析挖掘减少退款行为,从而降低退款率给企业带来利润便显得势在必行。本文设计并实现了一个基于电商平台的退款系统来提升在线退款效率,解决电商多支付渠道的退款问题;构建了退款预测模型,从目前已有的退款数据中预测新交易是否退款,将预测结果作为决策依据,从而降低退款率为公司增加利润。退款系统使用SSI框架,采用受理与退款分离的异步化退款方式,采取基于JMQ消息和基于Quartz任务框架两种方式实现高效、异步化的退款,并增加重试和查询机制增加在线退款成功率。针对本课题的退款数据进行分析,退款预测模型的构建采用了结合Borderline-SMOTE算法来改善对不平衡数据集训练的随机森林的效果,以及采用特征变量分区间随机选择算法解决属性权重不均衡问题的随机森林算法。实验结果表明,该模型的预测准确率达91.6%,可以较为精确的将预测结果作为决策依据从而减少退款行为,降低退款率。

基于随机森林算法的跌倒风险预测系统设计与研究

这是一篇关于跌倒评估,随机森林算法,跌倒风险预测系统的论文, 主要内容为住院患者跌倒是全球各医院关注的重点问题,住院患者跌倒也是医院不良事件发生率较高的事件之一,年龄越大的患者,跌倒所造成的损伤也越高。跌倒风险预测作为医护人员跌倒预防工作中最重要的一环,仅凭各类量表对患者跌倒风险进行评判不足以满足医护人员对跌倒风险相关因素分析的诉求。随机森林算法作为机器学习中的一大分支,在医疗健康应用领域具有巨大的潜力,可用于跌倒风险的预测分析。因此,本文基于随机森林算法,从医护人员的跌倒预防工作需求出发,设计并实现以小程序为载体的包含患者信息管理、跌倒风险评估、护理质量管理三大模块的跌倒风险预测系统,以期提高医护人员对于跌倒风险预测的准确度,辅助其跌倒预防护理工作。本文首先对跌倒风险预测的方法进行文献综述,同时对跌倒风险预测方法的发展趋势进行展望,明确将机器学习切入至跌倒风险预测的必要性。针对现有的跌倒风险预测系统及跌倒预防工作的不足,收集跌倒相关因素数据集基于随机森林算法构建包含MMSE等级、血红蛋白值、白蛋白值等22个特征的跌倒风险预测模型,并对模型性能进行评估,模型预测准确率达93.75%,较决策树模型高3.12%,具有较好的预测性能。接着,通过脉络走查以及专家访谈的形式,对医护人员跌倒预防工作进行调研,依据调研分析结果总结跌倒风险预测系统的功能需求,结合功能需求对系统展开详细页面设计并进行可用性测试,显示医护人员就系统设计满意度较高,系统设计合理。最后,借助Django+微信小程序平台开发实现跌倒风险预测系统,对已实现的系统患者管理、风险评估、护理质量三大模块展开功能性测试,测试结果表明系统功能完整,可实际用于跌倒风险预测。本文通过理论研究及项目实践,对随机森林算法应用至跌倒风险预测分析的可行性进行了验证,将随机森林算法应用至跌倒风险评估中,设计并实现跌倒风险预测系统,用于协助医护人员的跌倒预防护理工作,拓展随机森林在医疗领域的研究范畴,为跌倒风险的评估提供新的研究思路。

基于微服务的钻完井数据统计分析系统的设计与实现

这是一篇关于微服务,大数据分析,可视化,BEA算法,随机森林算法的论文, 主要内容为随着石油企业钻完井数据的海量增加以及油田数字化技术的逐渐深入,石油企业也已形成了多数据中心协同工作的运营模式,并逐渐将数据库系统以及应用软件部署于云平台。在海量的数据基础以及多数据中心协同工作的运营模式下,通过综合统计分析方法,可以为石油企业提供生产、管理、科研、决策方面的数据支持,使多分公司运营模式的石油企业提升管理、工作能效。微服务作为云平台的关键技术,已成为主流的架构方式。本文研究了通过微服务的架构方式构建多数据中心钻完井数据统计分析系统的方法。通过对国内外钻完井数据统计分析系统现状的研究以及某石油企业对钻完井作业关键指标的实际业务场景需求的分析,确定了本系统的功能,设计并实现了基于微服务的钻完井数据统计分析系统。首先,构建了分布式微服务环境;随后,基于数据相关性矩阵对数据集采用BEA(Bond Energy Algorithm)算法进行划分;其次,采用随机森林算法对钻完井数据进行预处理;最后,对钻完井数据进行统计分析并实现了多种展示方式。本系统在实际应用场景的使用结果表明,基于相关性矩阵的BEA算法的引入,在一定程度上提高了多数据中心数据响应速度,随机森林算法的引入,提高了数据的可分析性,钻完井数据的直观展示形式提高了企业员工的工作效率。本系统为石油企业多数据中心协同工作模式提供了创新的方法,具有很大的实际应用价值。

基于机器视觉的葡萄霜霉病分级方法研究与系统设计

这是一篇关于图像分割,葡萄霜霉病,病害分级,K-Means聚类,随机森林算法的论文, 主要内容为霜霉病是葡萄病害中危害最大的病害之一,如果防治不及时将导致整个园区染病,大大降低葡萄的质量和产量,造成严重经济损失。目前难以准确识别该病害等级,导致农药不合理施用,造成环境污染和药液浪费。为了降低农药使用量、提高药效、保护农业生态环境,研究葡萄霜霉病分级检测方法和分级检测系统尤为重要。本研究以葡萄霜霉病为研究对象,采用机器视觉结合深度学习技术识别葡萄霜霉病病害等级。针对自然环境下复杂背景的葡萄霜霉病病害分级评价需求,提出了一种语义分割结合K-Means聚类和随机森林的葡萄霜霉病分级检测算法,实现对葡萄霜霉快速分级检测,为其他类似病害分级评价提供算法支撑。基于上述方法,进一步设计葡萄霜霉病分级检测系统,采用Android智能手机作为采集和显示终端,将复杂的计算过程放在本地高性能计算机进行运算。本文主要研究内容如下:(1)基于深度学习的复杂背景下葡萄叶片提取模型研究。构建自然环境下复杂背景的果园葡萄叶片分割数据集,考虑到实际果园环境的复杂性,采用HRNet v2+OCR算法构建了葡萄叶片提取模型,对比不同语义分割网络的准确率和平均交并比的结果,分析不同分割算法的分割性能。研究结果表明,HRNet v2+OCR算法能够较好的分割实际果园环境下的葡萄叶片,与其他常见语义分割网络相比较,识别准确性有一定的提高,该模型在w48主干网络基础上的准确率为98.45%,平均交并比为97.23%。(2)基于机器学习的葡萄霜霉病病斑分割算法设计。提出一种基于K-Means和随机森林的病斑分割算法,将无法直接标注病斑区域的图像采用子区域图像的方式进行有监督学习,只需要标注少量子区域图像即可完成病斑训练;同时结合语义分割算法引入一种像素尺寸变换策略,使病斑分割算法有更多信息和更高分辨率。采用该病斑分割算法的葡萄叶片正面、反面和正反面霜霉病病害分级准确率分别为52.59%、73.08%和63.32%,病害等级误差小于等于2级时的病害分级准确率分别为88.67%,96.97%和92.98%。(3)葡萄霜霉病分级检测系统设计与部署。基于上述方法构建葡萄霜霉病分级检测系统,该系统主要由Android应用端、云服务器端和深度学习计算端组成。应用端基于Android开发,采用C/S模式设计完成,主要实现葡萄霜霉病图像数据采集、位置信息采集、图像数据上传服务器以及运算完成的结果展示;云服务器端采用Spring Cloud微服务框架结合其他分布式组件进行开发,采用云平台进行项目部署,主要实现基于HTTP和Web Socket的云服务器端与Android应用端通信、基于GRPC的云服务器端与深度学习计算端通信、任务调度与持久化等功能;深度学习计算端采用Python开发,主要实现与云服务器端通信和葡萄霜霉病分级检测算法部署。通过试验验证,该系统能够帮助用户识别葡萄霜霉病病害等级,并提供相应的防治措施,实现果园环境的葡萄霜霉病分级检测。