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基于随机森林算法的船舶事故分析预测研究任务书

 2021-02-26 11:02  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

随机森林的算法最早是由leo breiman和adele cutler提出的。

这个术语是1995年由贝尔实验室的tin kam ho所提出的随机决策森林(random decision forests)而来的。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1. 研究随机森林算法的基本原理,掌握运用随机森林算法的技能;

2. 实现利用随机森林算法对船舶碰撞事故的致因因子进行严重程度的划分,并且根据已有训练样本来预测测试样本,达到提高新的预测模型根据影响船舶碰撞严重程度的致因因子来预测的能力;

3. 完成开题报告;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1周—第4周查阅相关资料并完成开题报告;

第5周—第6周对于船舶碰撞事故数据进行预处理;

第7周—第12周完成随机森林算法应用于预测船舶碰撞事故严重程度的构建与改进;

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4. 主要参考文献

[1]长江海事局2014年安全形势通报.长江海事局.2014.

[2]唐秋生, 杜营营. 基于bp神经网络的交通事故预测模型及仿真[j]. 交通信息与安全, 2011,29(1):68-70.

[3]郝勇, 吴志新, 傅春燕.长江干线船舶碰撞原因的故障树分析[j].中国安全生产科学技术,2010,6(5):171-176.

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