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改进鹈鹕算法优化随机森林在民航风险预测模型中的应用研究

目录

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1民航风险预测模型的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2随机森林算法在民航风险预测中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1随机森林算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1.1随机森林基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1.2随机森林优缺点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2鹈鹕算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2.1鹈鹕算法基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.2鹈鹕算法在优化领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

三、数据预处理与特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1数据来源及介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1.1民航数据集获取途径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.1.2数据集内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2数据预处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.2.1数据清洗与整理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.2.2特征选择与构造．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

四、基于改进鹈鹕算法的随机森林优化研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.1改进鹈鹕算法设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.1.1算法优化方向确定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.1.2算法关键步骤改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2随机森林模型优化方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.2.1模型参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.2.2结合改进鹈鹕算法进行优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

五、民航风险预测模型构建与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.1预测模型构建流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.1.1数据集划分与模型训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.1.2模型性能评估指标设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

5.2实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

5.2.1实验结果对比与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

5.2.2模型性能评估与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

一、内容概览

本研究主要探讨了改进鹈鹕算法在优化随机森林模型中的应用，特别是在民航风险预测领域。本研究的内容大致可分为以下几个部分：

背景介绍：首先，阐述了当前民航行业的风险预测现状，指出随机森林算法在民航风险预测中的广泛应用及其存在的优化空间。接着介绍了鹈鹕算法的基本原理及其在优化机器学习模型中的应用。

鹈鹕算法的改进研究：在这一部分，详细论述了如何对传统的鹈鹕算法进行改进以适应随机森林模型。包括算法参数的调整、优化策略的制定以及改进后的算法在理论上的优势等。

随机森林模型的优化实践：本部分将改进的鹈鹕算法应用于