[发明专利]一种基于随机森林的隧道运营状态感知模型的建立方法

摘要

一种基于随机森林的隧道运营状态感知模型的建立方法，随机抽取ntree个新的自助样本集并构建ntree棵决策树，在决策树的每个节点随机选取mtry个特征，从中选出一个特征进行分支生长，得到随机森林泛化误差的无偏估计，计算程序运行时间；迭代运行所有ntree和mtry参数组合，输出所有参数组合对应的无偏估计和运行时间，确定随机森林中最优ntree和mtry参数组合值，建立隧道运营状态感知模型。本发明可提升其分析复杂相关关系数据的能力且不容易出现过拟合现象，实际预测结果表明其平均感知精度、召回率、F度量均优于对比模型，能够更好地适应隧道运营状态变化要求，可为隧道运营状态提供精准实时感知和预测。

主权项

一种基于随机森林的隧道运营状态感知模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)：确定隧道运营监测训练集样本数N和变量数M；步骤2)：确定随机森林中参数ntree和mtry组合范围及初始值；其中，ntree为随机森林中决策树的数量，mtry为每一个分裂节点随机抽取变量数量，且mtry＜M；步骤3)：利用Bootstrap法重采样有放回地随机抽取ntree个新的自助样本集并构建ntree棵决策树，每次未被抽到的样本组成ntree个袋外数据；步骤4)：每个自助样本集生长成为一棵决策树，在决策树的每个节点随机选取mtry个特征，从中选出一个特征进行分支生长，使决策树生长；步骤5)：根据生成的ntree棵决策树，对输入的训练集样本进行预测，同时计算每棵决策树袋外数据误差；步骤6)：分析每棵决策树的预测结果，即输出所有树中预测概率总和最大的那一个类得到最终分类结果，再平均所有树的袋外数据误差，得到随机森林泛化误差的无偏估计，同时计算程序运行时间；步骤7)：重复步骤2)‑7)，迭代运行所有ntree和mtry参数组合，输出所有参数组合对应的随机森林泛化误差的无偏估计和运行时间；步骤8)：确定随机森林中最优ntree和mtry参数组合值，建立基于随机森林的隧道运营状态感知模型。