基于二阶段异质随机森林的汽油辛烷值预测

摘要

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.

关键词

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