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基于粒子群优化随机森林算法的河南省葡萄价格预测研究
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作者 王哲 张文慧 +1 位作者 付金鹏 杨进进 《现代计算机》 2024年第7期86-89,共4页
河南省是中国重要的葡萄种植基地之一,葡萄种植面积广泛且产量丰富。因此预测河南省葡萄价格至关重要。为了提高葡萄价格预测准确性和稳定性,提出一种PSO⁃RF预测模型,该模型用粒子群(PSO)优化随机森林中决策树深度,选择最优预测器个数,... 河南省是中国重要的葡萄种植基地之一,葡萄种植面积广泛且产量丰富。因此预测河南省葡萄价格至关重要。为了提高葡萄价格预测准确性和稳定性,提出一种PSO⁃RF预测模型,该模型用粒子群(PSO)优化随机森林中决策树深度,选择最优预测器个数,进一步得到最优预测器组合。实验结果表明,相比于单一的随机森林预测模型,PSO⁃RF模型具有更高的预测精度,MAE仅为0.0095,R2达到0.968。因此PSO⁃RF预测模型可以对河南省葡萄价格进行更准确的预测。 展开更多
关键词 葡萄价格预测 决策树 随机森林 粒子群算法
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