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申请/专利权人：山东建筑大学
摘要：本发明提供了一种基于粒子群优化随机森林的地壳形变时序模拟方法，属于大地测量形变监测技术领域，包括以下步骤：原始数据经过数据处理后进入模型优化阶段，将粒子群算法与随机森林算法相结合进行模型最优参数搜索，通过不断迭代运算，获取粒子的自适应度，达到最终迭代次数，最终获取最佳粒子位置和速度。随后进入模型训练阶段，将粒子群优化算法获取到的最佳参数作为随机森林回归模型构建的最优参数并导入数据集进行模型训练与测试，最终使用粒子群优化随机森林回归模型实现对地壳垂直形变时序模拟的方法。本发明采用上述的一种基于粒子群优化随机森林的地壳形变时序模拟方法，极大程度地提高了地壳垂直形变时序预测精度与计算速度。
主权项：1.一种基于粒子群优化随机森林的地壳形变时序模拟方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取原始数据并进行预处理，得到预处理后的数据；原始数据包括研究区内GNSS站点年的地壳垂直形变日值时间序列和气象日值数据；S2、将预处理后的数据作为地壳垂直形变粒子群优化随机森林回归预测模型的输入特征，以地壳垂直形变作为单输出，并划分训练集和测试集，之后分别构建年的测试集、训练集的输入向量和输出向量；S3、将构建好的输入向量和输出向量进行归一化，得到归一化后的数据；S4、利用归一化后的数据构建个粒子群优化随机森林回归模型并进行模型测试，模型测试完成后，导出模型预测结果，进行精度计算并绘制粒子群自适应度曲线以及模型测试集预测结果图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东建筑大学 一种基于粒子群优化随机森林的地壳形变时序模拟方法
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